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1、該文首先闡述了前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及經(jīng)典的反向傳播學(xué)習(xí)算法,尤其是對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)的各種學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了比較系統(tǒng)的分析研究,然后又介紹了進(jìn)化計(jì)算的思想和算法框架,并把這種算法思想引入到BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)思想中去對(duì)BP算法進(jìn)行了改進(jìn).由于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法的多樣性以及對(duì)原有訓(xùn)練樣本的必然依賴性的缺點(diǎn),一直沒(méi)有一種通用的增長(zhǎng)學(xué)習(xí)算法.該文利用前饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與權(quán)值信息重新生成樣本來(lái)代表學(xué)習(xí)過(guò)的舊樣本,提出了一種新的通用增長(zhǎng)學(xué)習(xí)算法.同時(shí)為了解決新
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