A K-winners-take-all neural network based on linear programming formulation

Shenshen Gu, Jun Wang

Результат исследований: Глава в книге, отчете, сборнике статейМатериалы для конференциирецензирование

7 Цитирования (Scopus)

Аннотация

In this paper, the K-Winners-Take-All (KWTA) problem is formulated equivalently to a linear program. A recurrent neural network for KWTA is then proposed for solving the linear programming problem. The KWTA network is globally convergent to the optimal solution of the KWTA problem. Simulation results are further presented to show the effectiveness and performance of the KWTA network.

Язык оригиналаАнглийский
Название основной публикацииThe 2007 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2007 Conference Proceedings
Страницы37-40
Число страниц4
DOI
СостояниеОпубликовано - 2007
Опубликовано для внешнего пользованияДа
Событие2007 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2007 - Orlando, FL, Соединенные Штаты Америки
Продолжительность: 12 авг. 200717 авг. 2007

Серия публикаций

НазваниеIEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings
ISSN (печатное издание)1098-7576

Конференция

Конференция2007 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2007
Страна/TерриторияСоединенные Штаты Америки
ГородOrlando, FL
Период12/08/0717/08/07

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «A K-winners-take-all neural network based on linear programming formulation». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать