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基于em算法且能以概率1全局收敛的混合学习算法
1
作者
王士同
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
1998年第6期448-452,共5页
文章指出了随机神经网络em学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷.针对三层随机感知机,文章将em学习算法与Solis和Wets的随机优化算法结合起来,提出了三层随机感知机的混合型新学习算法HRem.文章从理论的角度...
文章指出了随机神经网络em学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷.针对三层随机感知机,文章将em学习算法与Solis和Wets的随机优化算法结合起来,提出了三层随机感知机的混合型新学习算法HRem.文章从理论的角度证明了混合型新学习算法HRem能以概率1全局收敛于随机感知机的基于Kulback-Leibler差异度量的最小值.这一理论结果对em学习算法的深入研究有重要意义.
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关键词
随机神经网络
em学习算法
随机优化
算法
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职称材料
多层随机神经网络em算法
被引量:
3
2
作者
张建
史忠植
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1996年第11期808-815,共8页
本文讨论基于微分流形框架随机神经网络学习算法,称为em学习算法;对于多层随机神经网络模型,我们从微分流形的角度分析它的对偶平坦流形结构,描述em算法对于多层前馈随机神经网络模型学习算法实现和加速技术。em算法可看作为...
本文讨论基于微分流形框架随机神经网络学习算法,称为em学习算法;对于多层随机神经网络模型,我们从微分流形的角度分析它的对偶平坦流形结构,描述em算法对于多层前馈随机神经网络模型学习算法实现和加速技术。em算法可看作为在非完整数据处理下探索最大邻域估计与最好隐变量结构估计的对偶校正学习算法。
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关键词
随机神经网络
em学习算法
神经网络
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职称材料
基于层次混合专家模型的说话人辩认的研究
3
作者
陈珂
谢大红
《北京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第3期396-405,共10页
探讨了层次混合专家模型在说明人辨认中的应用。对于一个多路分类问题,提出了一个推广的贝努利概率分布密度函数,取代早先用于HM中的多项式概率分布密度函数。利用提出的概率分布密度函数和HME模型,用EM学习算法对模块网络进...
探讨了层次混合专家模型在说明人辨认中的应用。对于一个多路分类问题,提出了一个推广的贝努利概率分布密度函数,取代早先用于HM中的多项式概率分布密度函数。利用提出的概率分布密度函数和HME模型,用EM学习算法对模块网络进行训练所得到的说明人辩认系统不仅具有良好的而且具有非常快的训练速度。
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关键词
说话人辨认
多路分类
HME模型
em学习算法
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职称材料
题名
基于em算法且能以概率1全局收敛的混合学习算法
1
作者
王士同
机构
华东船舶工业学院计算机系
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
1998年第6期448-452,共5页
基金
国家自然科学基金
江苏省跨世纪学术带头人基金
文摘
文章指出了随机神经网络em学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷.针对三层随机感知机,文章将em学习算法与Solis和Wets的随机优化算法结合起来,提出了三层随机感知机的混合型新学习算法HRem.文章从理论的角度证明了混合型新学习算法HRem能以概率1全局收敛于随机感知机的基于Kulback-Leibler差异度量的最小值.这一理论结果对em学习算法的深入研究有重要意义.
关键词
随机神经网络
em学习算法
随机优化
算法
Keywords
Random neural networks,
em
learning algorithm, random optimization algorithm.
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
多层随机神经网络em算法
被引量:
3
2
作者
张建
史忠植
机构
中国科学院计算技术研究所
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1996年第11期808-815,共8页
文摘
本文讨论基于微分流形框架随机神经网络学习算法,称为em学习算法;对于多层随机神经网络模型,我们从微分流形的角度分析它的对偶平坦流形结构,描述em算法对于多层前馈随机神经网络模型学习算法实现和加速技术。em算法可看作为在非完整数据处理下探索最大邻域估计与最好隐变量结构估计的对偶校正学习算法。
关键词
随机神经网络
em学习算法
神经网络
Keywords
Kullback-Leibler divergence, stochastic perceptron,
em
algorithm.
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于层次混合专家模型的说话人辩认的研究
3
作者
陈珂
谢大红
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第3期396-405,共10页
文摘
探讨了层次混合专家模型在说明人辨认中的应用。对于一个多路分类问题,提出了一个推广的贝努利概率分布密度函数,取代早先用于HM中的多项式概率分布密度函数。利用提出的概率分布密度函数和HME模型,用EM学习算法对模块网络进行训练所得到的说明人辩认系统不仅具有良好的而且具有非常快的训练速度。
关键词
说话人辨认
多路分类
HME模型
em学习算法
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于em算法且能以概率1全局收敛的混合学习算法
王士同
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
1998
0
下载PDF
职称材料
2
多层随机神经网络em算法
张建
史忠植
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1996
3
下载PDF
职称材料
3
基于层次混合专家模型的说话人辩认的研究
陈珂
谢大红
《北京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
1996
0
下载PDF
职称材料
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