Non-Divergence of Stochastic Discrete Time Algorithms for PCA Neural Networks

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• 来源
  《Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on》 |2015年第2期|394-399|共6页
• 作者

  Lv J.C.; Yi Z.; Li Y.;

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• 作者单位

  Machine Intelligence Laboratory, College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China;

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• 收录信息
• 原文格式 PDF
• 正文语种 eng
• 中图分类
• 关键词

  Algorithm design and analysis; Approximation algorithms; Convergence; Heuristic algorithms; Neural networks; Principal component analysis; Signal processing algorithms; Neural networks; nondivergence; principal component analysis (PCA); stochastic discrete time (SDT) method; stochastic discrete time (SDT) method.;

  机译：算法设计与分析;近似算法;收敛性;启发式算法;神经网络;主成分分析;信号处理算法;神经网络;无散度;主要成分分析（PCA）;随机离散时间（SDT）方法;随机离散时间（SDT）方法。;