一种高速神经网络HS-K-WTA的研究

朱 红; 陈清华; 刘国岁

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一种高速神经网络HS-K-WTA的研究

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 一种高速神经网络HS-K-WTA的研究
- A High-Speed Neural Network HS-K-WTA
- 电子学报 2002年30卷第7期页码：1020-1022
- 作者机构：
  
  1. 南京理工大学电光院,江苏,南京,210094
  2. 南京理工大学计算机系,江苏,南京,210094
  3. 南京理工大学电光院江苏南京,210094
  4. 南京理工大学计算机系江苏南京,210094
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP183
- 网络出版：2002-07-25，
  
  纸质出版：2002
- 稿件说明：
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朱红, 陈清华, 刘国岁. 一种高速神经网络HS-K-WTA的研究[J]. 电子学报, 2002,30(7):1020-1022.

ZHU Hong, CHEN Qing-hua, LIU Guo-sui. A High-Speed Neural Network HS-K-WTA[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(7): 1020-1022.
朱红, 陈清华, 刘国岁. 一种高速神经网络HS-K-WTA的研究[J]. 电子学报, 2002,30(7):1020-1022. DOI：

ZHU Hong, CHEN Qing-hua, LIU Guo-sui. A High-Speed Neural Network HS-K-WTA[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(7): 1020-1022. DOI：

摘要

本文提出一种新的K-Winners-Take-All神经网络:High-Speed-K-Winners-Take-All(HS-K-WTA).HS-K-WTA是以竞争学习算法为基础.HS-K-WTA能够从任何一个数集中

识别出K个较大的数

或较小的数.本文给出HS-K-WTA算法及算法复杂性的分析结果.结果显示HS-K-WTA要比Winstrons更好

更容易硬件实现

更稳定

尤其所取的数集中的数较大时.

Abstract

A new K-Winners-Take-All neural network:High-Speed-Winners-Take-All(HS-K-WTA) is presented.HS-K-WTA can identify the k larger elements( or k smaller ones) in a data set.The analysis results about HS-k-WTA algorithm and its complexity are given.The results show that the speed

the hardware realization

and the stability of HS-K-WTA are much better than Winstrons

especially for a lot of atoms of a data set.

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