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一种高速神经网络HS-K-WTA的算法研究

该文提出一种新的K -Winners-Take -All神经网络 :High -Speed -K -Winners-Take-All(HS -K -WTA)  (本文共4页) 阅读全文>>

《电子学报》2002年07期
电子学报

一种高速神经网络HS-K-WTA的研究

本文提出一种新的K Winners Take All神经网络 :High Speed K Winners Take All(HS K WTA) .HS K WTA是以竞争学...  (本文共3页) 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

高速(HS-K-WTA)神经网络模型

在一个数据集合中选择1个最大值(或最小值)WTA网络,又称“胜者为王”网络,是自组织竞争人工神经网络的基本组成单元,也是竞争学习的关键部件。本文提出了一种可以高速实现的K-Winers-Take-All网络模型(HS-K-WTA),该网络模型可以在一个数据集合中选择K个最大值(或最小值)。本文在数据集为平均分布的假设下对算法的复杂性进行了详尽的理论分析。证明算法的收敛速度比Winstron算法要快得多。基于Winstron和HS-K-WTA的思路,本文进一步提出了速度更快且算法的复杂性与HS-K-WTA相当的HS-K-WTA-2网络模型。同样分析了数据序列在平均分布下的算法复杂性。证明了HS-K-WTA-2算法的收敛速度要比HS-K-WTA及Winstron算法快得多。论文证明了HS-K-WTA及HS-K-WTA-2的有关性质。对HS-K-WTA及HS-K-WTA-2的算法分析结果进行了详尽的讨论。并用平均分布、标准正态分布、负...  (本文共92页) 本文目录 | 阅读全文>>