一种并联抑制神经网络结构及学习算法

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一种并联抑制神经网络结构及学习算法

武妍, 王守觉

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武妍, 王守觉. 一种并联抑制神经网络结构及学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 399-402.

引用本文:

武妍, 王守觉. 一种并联抑制神经网络结构及学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 399-402.

WU Yan, WANG Shou-jue. A Shunting Inhibition Neural Network Structure and Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 399-402.

Citation:

WU Yan, WANG Shou-jue. A Shunting Inhibition Neural Network Structure and Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 399-402.

一种并联抑制神经网络结构及学习算法

武妍¹,
王守觉²

1.
同济大学计算机科学与技术系上海杨浦区 200092;
2.
中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京海淀区 100083

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60135010)

作者简介:
武妍(1967-),女,博士,教授,主要从事神经网络,模式识别等方面的研究;王守觉(1926-),男,教授,博士生导师,中国科学院院士,主要从事神经网络、仿生模式识别等方面的研究.

武妍(1967-),女,博士,教授,主要从事神经网络,模式识别等方面的研究;王守觉(1926-),男,教授,博士生导师,中国科学院院士,主要从事神经网络、仿生模式识别等方面的研究.

中图分类号: TP183

A Shunting Inhibition Neural Network Structure and Learning Algorithm

WU Yan¹,
WANG Shou-jue²

1.
Dept. of Computer Science and Technology,Tongji University Yangpu Shanghai 200092;
2.
Lab of Artificial Neural Networks,Institute of Semiconductors,CAS Haidian Beijing 100083

摘要: 对普通并联神经元的缺陷进行了分析,提出了一种广义的并联抑制神经元,构造了基于并联抑制神经元的前向神经网络结构,并给出了相应的学习算法。通过对几个模式分类问题的基准问题的测试,将提出的方法与SIANN、BP神经网络进行了比较,验证了提出的网络结构和学习算法的有效性。实验结果表明:单个的GSIN和简单的GSINN可以取得比SIANN和BP网络都好的分类效果。
- BP网络 /
- 模式分类 /
- 并联抑制 /
- 学习算法
Abstract: A Generalized Shunting Inhibition Neuron (GSIN) model is proposed by analyzing shortcomings of the normal shunting neuron model. A new feed forward neural network architecture based on GSIN, naming Generalized Shunting Inhibition Neural Network (GSINN), and its learning algorithm are then introduced. Finally, the GSINN is applied to several benchmark classification problems, and their performance is compared with the performances of Shunting Inhibitory Artificial Neural Network (SIANN) and BP networks, and the effectiveness of the proposed network structure and learning algorithm is verified. Experimental results show that a single GSIN and simple GSINN can outperform both the SIANN and Back Propagation (BP) network.
- BP network /
- pattern classification /
- shunting inhibition /
- learning algorithm

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一种并联抑制神经网络结构及学习算法

武妍¹,
王守觉²

1. 同济大学计算机科学与技术系上海杨浦区 200092;

2. 中国科学院半导体研究所神经网络实验室北京海淀区 100083

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60135010)

作者简介:
武妍(1967-),女,博士,教授,主要从事神经网络,模式识别等方面的研究;王守觉(1926-),男,教授,博士生导师,中国科学院院士,主要从事神经网络、仿生模式识别等方面的研究.

武妍(1967-),女,博士,教授,主要从事神经网络,模式识别等方面的研究;王守觉(1926-),男,教授,博士生导师,中国科学院院士,主要从事神经网络、仿生模式识别等方面的研究.

收稿日期: 2004-04-15
刊出日期: 2006-06-15

中图分类号: TP183

关键词:

摘要: 对普通并联神经元的缺陷进行了分析,提出了一种广义的并联抑制神经元,构造了基于并联抑制神经元的前向神经网络结构,并给出了相应的学习算法。通过对几个模式分类问题的基准问题的测试,将提出的方法与SIANN、BP神经网络进行了比较,验证了提出的网络结构和学习算法的有效性。实验结果表明:单个的GSIN和简单的GSINN可以取得比SIANN和BP网络都好的分类效果。

English Abstract

武妍, 王守觉. 一种并联抑制神经网络结构及学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 399-402.

引用本文:

武妍, 王守觉. 一种并联抑制神经网络结构及学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 399-402.

WU Yan, WANG Shou-jue. A Shunting Inhibition Neural Network Structure and Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 399-402.

Citation:

WU Yan, WANG Shou-jue. A Shunting Inhibition Neural Network Structure and Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 399-402.

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