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声明
1 绪论
1.1人工神经网络简介
1.2人工神经网络的学习算法
1.3高阶神经网络
1.4本文的主要工作
2 三类Sigma-Pi神经网络的批处理梯度算法收敛性分析
2.1背景介绍
2.2 Sigma-Pi神经网络
2.3主要的收敛性定理
2.4引理及定理的证明
3 用批处理梯度算法训练积单元神经网络的收敛性分析
3.1背景介绍
3.2具有幂指数权值结构的积单元神经网络(PUNN)
3.3用批处理梯度算法训练PUNN
3.4主要的收敛性定理
3.5数值试验
3.6引理及定理证明
4 用在线梯度法训练积单元神经网络的收敛性分析
4.1背景介绍
4.2积单元神经网络(PUNN)
4.3用在线梯度算法训练积单元神经网络
4.4假设条件与重要的引理
4.5主要的收敛性定理
4.6数值试验
4.7引理与定理的证明
5 用二进积单元神经网络实现任意布尔函数
5.1背景介绍
5.2布尔函数
5.3二进积单元和二进积单元神经网络
5.4用BPUNN实现任意布尔函数
5.5应用举例
6 用二进Pi-Sigma神经网络实现任意布尔函数
6.1背景介绍
6.2布尔函数
6.3带有输入转换的二进Pi-Sigma神经网络
6.4用BPSNN实现任意布尔函数
6.5应用举例
结 论
参考文献
攻读博士学位期间学术论文完成情况
致谢
作者简介
大连理工大学;