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Dati bibliografici

Titolo

Structure Level Adaptation for Artificial Neural Networks (The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science)

Editore

Kluwer Academic Publishers

Data di pubblicazione

1991

Lingua

Inglese

ISBN 10

0792391519

ISBN 13

9780792391517

Rilegatura

Rilegato

Condizione

Sehr gut

Peso

586 grammi

Cataloghi dei venditori

Naturwissenschaften Informatik

Descrizione articolo

Riassunto

63 3. 2 Function Level Adaptation 64 3. 3 Parameter Level Adaptation. 67 3. 4 Structure Level Adaptation 70 3. 4. 1 Neuron Generation . 70 3. 4. 2 Neuron Annihilation 72 3. 5 Implementation . . . . . 74 3. 6 An Illustrative Example 77 3. 7 Summary . . . . . . . . 79 4 Competitive Signal Clustering Networks 93 4. 1 Introduction. . 93 4. 2 Basic Structure 94 4. 3 Function Level Adaptation 96 4. 4 Parameter Level Adaptation . 101 4. 5 Structure Level Adaptation 104 4. 5. 1 Neuron Generation Process 107 4. 5. 2 Neuron Annihilation and Coalition Process 114 4. 5. 3 Structural Relation Adjustment. 116 4. 6 Implementation . . 119 4. 7 Simulation Results 122 4. 8 Summary . . . . . 134 5 Application Example: An Adaptive Neural Network Source Coder 135 5. 1 Introduction. . . . . . . . . . 135 5. 2 Vector Quantization Problem 136 5. 3 VQ Using Neural Network Paradigms 139 Vlll 5. 3. 1 Basic Properties . 140 5. 3. 2 Fast Codebook Search Procedure 141 5. 3. 3 Path Coding Method. . . . . . . 143 5. 3. 4 Performance Comparison . . . . 144 5. 3. 5 Adaptive SPAN Coder/Decoder 147 5. 4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 6 Conclusions 155 6. 1 Contributions 155 6. 2 Recommendations 157 A Mathematical Background 159 A. 1 Kolmogorov's Theorem . 160 A. 2 Networks with One Hidden Layer are Sufficient 161 B Fluctuated Distortion Measure 163 B. 1 Measure Construction . 163 B. 2 The Relation Between Fluctuation and Error 166 C SPAN Convergence Theory 171 C. 1 Asymptotic Value of Wi 172 C. 2 Energy Function . .

Contenuti

1 Introduction.- 1.1 Background.- 1.2 Neural Network Paradigms.- 1.3 The Frame Problem in Artificial Neural Networks.- 1.4 Approach.- 1.5 Overview of This Book.- 2 Basic Framework.- 2.1 Introduction.- 2.2 Formal Neurons.- 2.3 Formal Neural Networks.- 2.4 Multi-Level Adaptation Formalism.- 2.5 Activity-Based Structural Adaptation.- 2.5.1 Neuron generation.- 2.5.2 Neuron Annihilation.- 2.5.3 Structural Relationship Modification.- 2.6 Summary.- 3 Multi-Layer Feed-Forward Networks.- 3.1 Introduction.- 3.2 Function Level Adaptation.- 3.3 Parameter Level Adaptation.- 3.4 Structure Level Adaptation.- 3.4.1 Neuron Generation.- 3.4.2 Neuron Annihilation.- 3.5 Implementation.- 3.6 An Illustrative Example.- 3.7 Summary.- 4 Competitive Signal Clustering Networks.- 4.1 Introduction.- 4.2 Basic Structure.- 4.3 Function Level Adaptation.- 4.4 Parameter Level Adaptation.- 4.5 Structure Level Adaptation.- 4.5.1 Neuron Generation Process.- 4.5.2 Neuron Annihilation and Coalition Process.- 4.5.3 Structural Relation Adjustment.- 4.6 Implementation.- 4.7 Simulation Results.- 4.8 Summary.- 5 Application Example: An Adaptive Neural Network Source Coder.- 5.1 Introduction.- 5.2 Vector Quantization Problem.- 5.3 VQ Using Neural Network Paradigms.- 5.3.1 Basic Properties.- 5.3.2 Fast Codebook Search Procedure.- 5.3.3 Path Coding Method.- 5.3.4 Performance Comparison.- 5.3.5 Adaptive SPAN Coder/Decoder.- 5.4 Summary.- 6 Conclusions.- 6.1 Contributions.- 6.2 Recommendations.

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Descrizione libreria

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