Control 版 (精华区)

发信人: whynot (精诚所至，金石为开), 信区: Control
标  题: [转载] 神经网络(4)
发信站: 紫 丁 香 (Sun Sep 19 21:40:07 1999), 转信

【 以下文字转载自 Electronics 讨论区 】
【 原文由 whynot 所发表 】
四. 高阶神经网络                                                                 
    高阶神经网络也经常用于信号处理中，尤其是用于非线性信号处理                   
及不变性模式识别中。k阶神经网络第i个神经元的输出为                               
    y(i)=f(i)[T0(i)+T1(i)+......+Tk(i)]                                          
式中f(i)(.)为神经元的传递函数，k是神经元输入加权和的最高幂次，                   
即为阶数，Tk(i)(i=1,2,...,k)是第i个神经元的第k阶项，是输入矢量                   
k阶分量乘积的加权和。T0(i)为神经元的阀值。                                       
    与多层感知相类似，这种高阶神经网络也具有很强的非线性变换特                   
性。利用Volterra级数理论可以证明：一个阶数足够高的高阶神经网络                   
能在精度范围内实现任意的非线性变换。                                             
    高阶神经网络的权值学习，通常也采用最速下降法。                               
    与多层感知器相比，高阶神经网络具有以下特点：                                 
    (1)由于网络的输出与输入的高阶相关函数相对应，因此容易实现平                  
移不变性、旋转不变性、比例不变性模式识别；                                       
    (2)这种网络的输出对应着Volterra泛函数的展开式，因此，具有较                  
系统的数学理论基础。从信号处理的角度上讲，它与Volterra非线性滤                   
波、高阶谱与累积量估计直接相联系；                                               
    (3)由于网络不存在隐层，因此可以获得较快的训练速度，且不容易  
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                 因一个词的力量
                 我重新开始生活
                 我生来就认识你
                 要把你称作
                           自由

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