一种新的先验信息编码的约束学习算法的研究
基本信息
批准号：60472111
项目类别：面上项目
资助金额：24.00
负责人：黄德双
学科分类：
依托单位：中国科学院合肥物质科学研究院
批准年份：2004
结题年份：2007
起止时间：2005-01-01 - 2007-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：张建,徐永,王红强,黄志开,韩飞,章军,郭璘,王晓峰,李绪勤
关键词：
机器解题约束学习算法矫正项先验信息促进子
结项摘要
将问题对象所蕴涵的一般性的先验信息耦合到神经网络输出误差代价函数中去，并在该新的误差代价函数中构造约束权值振荡的矫正项（adjustment term）和增加网络推广能力的促进子（promoter），以构造一种新的约束学习算法（CLA），来求解一类神经计算、模式识别、函数逼近和非线性预测等实际问题。这是神经网络领域一个崭新的研究方向。这种新的学习算法因问题先验信息的约束指导，能够最大限度地避免误差
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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