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題名: 使用於具有限資料集的兩類分類問題之極限多層前向網路規模選取
作者: 林倉民
貢獻者: 修平技術學院機械工程系
日期: 2003-03
上傳時間: 2008-08-21T05:44:16Z
摘要: 本文提出具有集合之非線性可分離2-類分類複雜度的觀念，根據這種觀念，我們架構選取H-MLP網路大小的理論框架，進而得證第一隱藏層的神經元個數不少於2-類問題的分類複雜度之階數，並且網路層數不需要超過三層。此外本文同時提出將C-類問題簡化為多個2-類問題，以提高收斂率的方法，我們並分析該方法的一些特性。
關聯: 修平學報 6, 85-106
顯示於類別:[機械工程系(含精密機械與製造科技碩士班)] 期刊論文

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06-05使用於具有限資料表的兩類分類問題之極限多層前向網路規模選取.pdf955KbAdobe PDF1029檢視/開啟

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