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一种递归神经网络的快速并行算法

李鸿儒 顾树生

李鸿儒, 顾树生. 一种递归神经网络的快速并行算法. 自动化学报, 2004, 30(4): 516-522.
引用本文: 李鸿儒, 顾树生. 一种递归神经网络的快速并行算法. 自动化学报, 2004, 30(4): 516-522.
LI Hong-Ru, GU Shu-Sheng. A Fast Parallel Algorithm for a Recurrent Neural Network. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(4): 516-522.
Citation: LI Hong-Ru, GU Shu-Sheng. A Fast Parallel Algorithm for a Recurrent Neural Network. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(4): 516-522.

一种递归神经网络的快速并行算法

详细信息
    通讯作者:

    李鸿儒

  • 中图分类号: TP183

A Fast Parallel Algorithm for a Recurrent Neural Network

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    Corresponding author: LI Hong-Ru
  • 摘要: 针对递归神经网络BP(Back Propagation)学习算法收敛慢的缺陷,提出一种新的递归 神经网络快速并行学习算法.首先,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性; 进一步地,为了克服RPE算法集中运算的不足,设计完整的并行结构算法.本算法将计算分配 到神经网络中的每个神经元,完全符合神经网络的并行结构特点,也利于硬件实现.仿真结果表 明,该算法比传统的递归BP学习算法具有更好的收敛性能.理论分析和仿真实验证明,该算法 与RPE集中运算算法相比可以大大节省计算时间.
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出版历程
  • 收稿日期:  2002-10-08
  • 刊出日期:  2004-04-20

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