检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:佘堃[1] 蒲红梅[2] 郑方伟[1] 周明天[1]
机构地区:[1]电子科技大学计算机科学与工程学院 [2]重庆通信学院第4系,重庆沙坪坝区400035
出 处:《电子科技大学学报》2007年第1期11-13,共3页Journal of University of Electronic Science and Technology of China
摘 要:通过分析LCNN的学习方程,发现Lagrange约束项的物理本质是有监督学习的下降速率,提出了自适应LCNN(ALCNN)算法,避开了病态矩阵的问题,并将学习矩阵和独立成分求解复杂性都降到了O(n)。In this paper, LCNN equation is investigated carefully and the inward nature of constraints, which was the down speed of supervised learning, is discovered. At the end, adaptive LCNN (ALCNN) is proposed, which not only can solve ill-conditioned matrix, but also the computing complexities of learning matrix and independent components are sympolied to O(n).
分 类 号:TN911.7[电子电信—通信与信息系统]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.30