| 均衡竞争神经元获胜机会的方法 |
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| 引用本文： | 冯乃勤,董亚杰,南书坡,郭战杰.均衡竞争神经元获胜机会的方法[J].计算机工程与设计,2009,30(4). |
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| 作者姓名： | 冯乃勤 董亚杰 南书坡 郭战杰 |
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| 作者单位： | 河南师范大学计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007 |
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| 摘 要： | 竞争型神经网络存在"死点"问题,某些神经元在竞争中可能始终未能获胜而成为"死神经元",不仅造成神经元的浪费,而且造成训练误差偏大,无法达到训练误差的精度要求,不能很好完成它所担负的聚类或分类任务.针对该问题,研究竞争型神经网络的切入点,深入探讨了LVQ神经网络并且通过引入阈值学习规则,均衡神经元获胜的机会,较好地解决了该类网络在遇到"死"点时训练误差偏大的问题,仿真实验结果表明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 竞争 学习矢量量化 死点 训练误差 阈值 |
Method for balancing winning chances of competitive neurons |
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| FENG Nai-qin,DONG Ya-jie,NAN Shu-po,GUO Zhan-jie.Method for balancing winning chances of competitive neurons[J].Computer Engineering and Design,2009,30(4). |
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| Authors: | FENG Nai-qin DONG Ya-jie NAN Shu-po GUO Zhan-jie |
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