Dynamical configuration of neural network architectures

Jun Wang

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

2 Цитирования (Scopus)

Аннотация

A dynamical configurable architecture for feedforward artificial neural networks (ANNs) is proposed. A dynamical configuration rule based on a general topological structure for feedforward neural networks and an adaptive learning algorithm are presented. The two combined provide an automated paradigm for synthesis of feedforward ANNs that has the potential to generate the optimal ANN representations for arbitrary training samples. Since the size of the architecture is determined by the dynamical configuration rule autonomously, this paradigm is advantageous in terms of convenience of architectural realization and reduction of computational time.

Язык оригиналаАнглийский
Название основной публикацииProceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics
ИздательPubl by IEEE
Страницы376-378
Число страниц3
ISBN (печатное издание)0879425970
СостояниеОпубликовано - нояб. 1990
Опубликовано для внешнего пользованияДа
Событие1990 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics - Los Angeles, CA, USA
Продолжительность: 4 нояб. 19907 нояб. 1990

Серия публикаций

НазваниеProceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics
ISSN (печатное издание)0884-3627

Конференция

Конференция1990 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
ГородLos Angeles, CA, USA
Период4/11/907/11/90

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Dynamical configuration of neural network architectures». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать