[发明专利]神经网络及其使用方法

权利要求书

1、一种神经网络，具有多个网络输入和至少一个网络输出，所述神经网络特征在于：

多个神经，每个神经具有多个输入，它响应于所述多个网络输入的相应的网络输入，并产生一个输出；和

用于相加所述神经输出并产生所述至少一个网络输出的装置。

2、根据权利要求1所述神经网络，其特征在于，所述神经包括一个线性转移函数。

3、根据权利要求1所述神经网络，其特征在于，所述神经网络至少包括一个集成电路。

4、根据权利要求1所述神经网络，其特征在于，所述神经网络包含计算机程序。

5、一种训练神经网络的方法，该神经网络包括多个神经，该方法需要计算加权值和该方法不需要重复训练，所述方法的特征在于包括如下步骤：

（a）提供多个训练实例;

（b）比较所述训练实例数与所述神经网络中的神经数;

（c）至少提供用于计算所述加权值的两种技术，其中：

（i）如果神经数等于训练实例数，使用矩阵反演技术求解每个加权的值;

（ii）如果神经数不等于训练实例数，使用最小二乘方估算技术求解每个加权的值。

6、根据权利要求5的训练神经网络的方法，其特征在于，所述神经网络的工作是基于多项展开式。

7、根据权利要求6的训练神经网络的方法，其特征在于，所述多项展开式具有下述形式：

Y=Wi-1 X₁g_1ix₂g_2i... x_ng_ni

式中：Y表示神经网络的输出;

W_i-1表示第i个神经的加权值;

X₁，X₂，…，X_n表示到所述神经网络的输入;

g_1i，…g_ni表示被加到所述输入的第i个神经的选通函数;

n是一个正整数。

8、根据权利要求7的训练神经网络的方法，其特征在于，每个Xi用函数Xi＝fi（zj）表示，其中zj是任何任意变量，和其中i和j是任何正整数。

9、在一个神经网络中，该网络其特征在于包括：

多个网络输入和至少一个网络输出;

多个神经，每个神经接收多个输入并产生一个输出;

一种运行所述神经网络的方法，所述方法的特征在于包括如下步骤：

（a）分配每个所述网络输入到每个所述神经输入;

（b）每个神经将一个选通函数加到每个所述网络输入以产生相应的选通输入;

（c）每个神经相乘每个所述选通输入，以产生一个乘积;

（d）每个神经用加权值乘所述产物，产生每个神经的一个神经输出;和

（e）相加所述神经的输出，产生所述的至少一个网络输出。

10、根据权利要求9所述的运行所述神经网络的方法，其特征在于，所述神经网络的运行是基于多项展开式。