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文檔簡介
1、本文開展了初始化一定數(shù)量的隱層節(jié)點，利用競爭學習算法對網(wǎng)絡進行學習。當有樣本輸入時，所有中心展開競爭，距離最近者獲勝并被更新，而失敗者保持不變；若該樣本與所有中心都相距甚遠則將其設定為一個新的中心。直到中心收斂或訓練次數(shù)超過一定值時停止，確定各中心并將樣本分配到相應的中心。 聚類完畢后，采用梯度下降法找出使代價函數(shù)最小的權(quán)值參數(shù)。由于該方法計算量小，運算速度較快，因此通過調(diào)整合適的學習率即可使網(wǎng)絡很快收斂。 本文采用了Ak
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