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| 基于λ-递增函数的样本学习 | |
| 摘 要： | 在理论研究和实际应用中,神经网络的结构问题一直是个难点.本文利用Vugar E.Ismailov近期的研究成果,讨论了神经网络对样本点的学习问题.结果表明,利用λ-严格递增函数,只需两个隐层节点,就可以学会任意给定的样本集.同时讨论了在隐层节点中使用通常的Sigmoid函数与使用λ-严格递增函数作为活化函数的差别. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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