10.3321/j.issn:1000-6788.2004.11.013
前馈神经网络的学习能力
使用新的分类子网,改进了Huang得到的一个关于两个隐层前馈型神经网络的学习能力的结果,证明了具有2(2N)(1/2)+2个隐层节点的神经网络可以学会N个不同的样本.同时,新的讨论方法使得结果对广泛的一类活化函数都适用,而不只限于sigmoid活化函数.
神经网络、学习能力、分类
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TP18(自动化基础理论)
2005-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
76-81