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基于稀疏RAM的逼近型N-TUPLE神经网络模型
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作者 彭宏京 陈松灿 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第10期1788-1791,共4页
将单层查找感知器 (SL L UP)中的 RAM式神经元替换为稀疏 RAM神经元 ,获得了一个基于稀疏 RAM的逼近型 N- tuple神经网络新模型 .新模型不仅可以缓和原 SL L UP的存储容量易于饱和的问题 ,而且使网络的表示更灵活、更广泛 ,更重要的是使... 将单层查找感知器 (SL L UP)中的 RAM式神经元替换为稀疏 RAM神经元 ,获得了一个基于稀疏 RAM的逼近型 N- tuple神经网络新模型 .新模型不仅可以缓和原 SL L UP的存储容量易于饱和的问题 ,而且使网络的表示更灵活、更广泛 ,更重要的是使得 N- tuple类型的网络直接处理大维数的样本、大样本集类的数据真正成为可能 ,而不需要二值化样本 . 展开更多
关键词 单层查找感知器 N—tuple网络 稀疏RAM
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