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一种具有small world 特性的ESN结构分析与设计
回声状态网络 小世界 动态神经元池 动力学特性
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2014/9/30
针对回声状态网络(ESN) 结构设计复杂、参数选择难度大的问题, 提出一种具有small world 特性的ESN(SWESN). 首先采用神经元空间增长算法在平面区域生成small world 拓扑网络; 然后根据网络节点与基准点的Euclidean 距离将网络节点进行重新排序, 并将平面上的物理节点及其连接映射为SWESN的内部神经元连接矩阵,从而使动态神经元池具有small world 特性...
Comment on “Fastest learning in small-world neural networks”
Feed-forward neural network small-world network random network
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2010/3/11
This comment reexamines Simard et al.’s work in [D. Simard, L. Nadeau, H. Kröger, Phys.
Lett. A 336 (2005) 8-15]. We found that Simard et al. calculated mistakenly the local connectivity
length...