一类输入元素非线性连接的反馈式神经网络及其联想能力分析

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更新时间：2025-12-08

- 一类输入元素非线性连接的反馈式神经网络及其联想能力分析
- On the Associative Ability of a Feedback Neural Network with Nonlinearly Connected Input Elements
- 电子学报 1996年第7期
- 作者机构：
  
  北京邮电大学电信工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  邮电部切块科研基金
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：1996
- 稿件说明：
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[1]周青山,邹勇,胡健栋.一类输入元素非线性连接的反馈式神经网络及其联想能力分析[J].电子学报,1996(07):121-124.

周青山, 邹勇, 胡健栋. On the Associative Ability of a Feedback Neural Network with Nonlinearly Connected Input Elements[J]. Acta Electronica Sinica, 1996, (7).
[1]周青山,邹勇,胡健栋.一类输入元素非线性连接的反馈式神经网络及其联想能力分析[J].电子学报,1996(07):121-124. DOI：

周青山, 邹勇, 胡健栋. On the Associative Ability of a Feedback Neural Network with Nonlinearly Connected Input Elements[J]. Acta Electronica Sinica, 1996, (7). DOI：

本文研究了输入元素非线性连接的反馈式神经网络。文中以二阶非线性连接为例给出了网络拓扑结构，导出了能够实现模式平移不变识别的学习方法，并借助于等权类的概念把不变识别条件建造于网络权结构之中，同时降低了网络连接复杂度。

In this paper

a feedback neural network

of which input elements are nonlinearly connected

is studied. The topology of its second order case is shown

the learning rules which make shift pattern recognition possible are derived. With the help of the idea of the equivalent weight subset

not only the shift pattern invariance conditions are coded in weight matrix but the nonlinearly connected network is made much simpler.

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