权值直接确定法(WDD)的由来、转承与展望  

作　　者：曾庆锴[1,2,3] 任竞尧 叶成绪[1,2,3,4] 殷勇华[1,2,3] 张雨浓[1,2,3] 

机构地区：[1]中山大学信息科学与技术学院 [2]自主系统与网络控制教育部国家重点实验室 [3]中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 [4]青海师范大学计算机学院

出　　处：《中国科技信息》2014年第15期130-131,共2页China Science and Technology Information

摘　　要：简单地回顾了神经网络理论的发展历史与基础,说明了传统神经网络的缺陷,阐述了权值直接确定(WDD)法的由来,其避免了传统神经网络算法冗长的迭代学习过程。在权值直接确定法的基础上,笔者团队通过试探调整和选择网络结构,提出了权值与结构确定(WASD)理论。笔者团队进一步将权值结构确定与后续迭代学习进行结合提出权值结构策略(WASP),其代表了人工神经网络科学未来的重要研发方向之一。

关 键 词：确定法 权值 神经网络理论 网络结构 展望 神经网络算法 迭代学习 发展历史 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]