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M-P神经元模型的几何意义及其应用
引用本文:张铃,张钹.M-P神经元模型的几何意义及其应用[J].软件学报,1998,9(5):334-338.
作者姓名:张铃  张钹
作者单位:1. 安徽大学人工智能研究所,合肥,230039;清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
2. 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
基金项目:本文研究得到国家自然科学基金、国家863高科技项目基金和国家“攀登”计划基金资助.
摘    要:给出M-P神经元模型的几何意义,这个几何的铨释,给神经元一个非常直观的理解,利用这个直观的理解,给出两个颇为有趣的应用:(1)用此法给出三层前向神经网络的学习能力的基本定理的新的证明;(2)给出前向网络的拓扑结构设计的新方法.

关 键 词:前向神经网络  领域覆盖  可测函数.
收稿时间:1997/11/6 0:00:00
修稿时间:1998/2/25 0:00:00

A Geometrical Representation of M-P Neural Model and Its Applications
ZHANG Ling and ZHANG Bo.A Geometrical Representation of M-P Neural Model and Its Applications[J].Journal of Software,1998,9(5):334-338.
Authors:ZHANG Ling and ZHANG Bo
Abstract:In this paper, a geometrical representation of M-P neural model is presented. From the representation,a clear visual picture and interpretation of the model can be seen. Two interesting applications based on the interpretation are discussed. They are (1) a new design principle of feedforward neural networks, and (2) a new proof of mapping abilities of three-layer feedforward neural networks.
Keywords:A Geometrical Representation of M-P Neural Model and Its Applications
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