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On the Solutions of One-Class-One-Outputed Feedforward Neural Network Classifiers Using Backpropagation Training

On the Solutions of One-Class-One-Outputed Feedforward Neura...

引用

1998 Fourth International Conference Signal Processing

作者： De-Shuang Huang Beijing Institute of System Engineering

＜正＞This paper studies the solutions of the outer-supervised batch-style learning based one-class-one-outputed（OCOO ） feedforward neural network（FNN） *** is proven that if the condition of the hidden neuron number being greater than the total training sample number, which is sufficient but not necessary,is satisfied, the network would uniquely converge to the global minima with null costs,and that the condition of the range space of the outer-supervised signal matrix being included in the range space of the hidden output matrix is sufficient and necessary condition of ensuring the local minima ***,in the case of the hidden neurons number being smaller than the total training samples number and greater than the output neurons number,it is shown that the global minimum solutions with null costs may also be derived by adequately adjusting the first layer *** the case of the hidden neurons number being smaller than the output neurons number,however, it is shown that there would not exist any global minima with null costs in the error surface.

关键词： Feedforward Neural Networks Error Cost Function global minima Local minima Outer-Supervised Learning

来源： cnki会议评论

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