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一种快速的单层感知器网络学习算法

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摘要

提出了一种单层感知器网络训练的新算法.证明了对于线性可分问题和线性不可分问题,算法总是在有限步内终止,算法的迭代次数以模式数为上界;而且,在算法终止时,对于线性可分问题,总是能得到正确的权向量解,所以,如果在算法结束时还不能划分所有模式,则说明给定的模式集确是不可线性划分的.

著录项

来源
《计算机工程》 |2001年第12期|43-45|共3页
作者
易中凯; 吴沧浦;
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作者单位

北京理工大学自动控制系;

北京;

100081;

北京理工大学自动控制系;

北京;

100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
单层感知器网络; 增广型模式向量; 增广型权值向量; 权空间; 模式超平面;

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