[发明专利]学习神经网络及其方法无效
| 申请号： | 94193627.9 | 申请日： | 1994-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN1132562A | 公开（公告）日： | 1996-10-02 |
| 发明（设计）人： | K·赫鲁兹;M·A·布鲁克 | 申请（专利权）人： | 乔冶亚技术研究公司 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所 | 代理人： | 张政权 |
| 地址： | 美国佐*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种学习神经网络(30)，它在权重调整装置(28)内实现了随机权重变化学习算法。权重从初始状态以较小的增量变化权重+δ或-δ作随机变化。如果整体网络输出因权重变化而减少，则迭代同一权重变化直至误差增加。但是，如果整体误差增加，权重则再次随机变化。在对前述方法迭代结束后，网络误差逐渐减小，最终趋向于零。而且，采用了移位装置(36)和乘法器(38)作为权重施加装置(16)。 | ||
| 搜索关键词： | 学习 神经网络 及其 方法 | ||
【主权项】：
1.一种尽可能减少神经网络中权重调整的计算复杂性的方法，其特征在于包含以下步骤：从初始状态以增量变化为单位随机改变权重；如果改变所述权重后网络误差降低，则迭代所述增量变化直到所述网络误差增加；以及如果改变所述权重后所述网络误差增加，则再次随机改变所述权重。
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