在代数神经元与代数神经网络计算模型的基础上,如何使代数神经网络被用于解决代数系统中参数估计问题;基于此目的,提出了一种变参数自适应代数神经网络新计算模型,其隐层神经元采用变参数激活函数序列,它们的输入输出映射都可以表示为一组变参数激活函数序列的线性组合。提出基于梯度法参数自适应选择学习算法,通过学习来确定其参数的稳定域,使它和待解问题相适应。以含参的多元多项式因式分解为例,给出其因式分解学习算法,
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数据更新时间:2023-05-31
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