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1、本文開展了初始化一定數(shù)量的隱層節(jié)點(diǎn)，利用競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。當(dāng)有樣本輸入時(shí)，所有中心展開競(jìng)爭(zhēng)，距離最近者獲勝并被更新，而失敗者保持不變；若該樣本與所有中心都相距甚遠(yuǎn)則將其設(shè)定為一個(gè)新的中心。直到中心收斂或訓(xùn)練次數(shù)超過一定值時(shí)停止，確定各中心并將樣本分配到相應(yīng)的中心。 聚類完畢后，采用梯度下降法找出使代價(jià)函數(shù)最小的權(quán)值參數(shù)。由于該方法計(jì)算量小，運(yùn)算速度較快，因此通過調(diào)整合適的學(xué)習(xí)率即可使網(wǎng)絡(luò)很快收斂。 本文采用了Ak
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