一种主方向神经网络系统

摘要

本发明公开了一种主方向神经网络系统，采用4层前馈式结构，包括输入层、第一隐层、第二隐层和输出层，输入层包含D个神经元，第一隐层包含K组神经元，每组神经元包含3个神经元，第二隐层包含K个神经元，输出层为一个神经元，D和K均为自然数；输入层用于接收D维向量，每个神经元对应接收D维向量中的一个分量；第一隐层将接收自输入层的D维向量映射至第二隐层中的神经元，第一隐层中每组神经元对应第二隐层中的一个神经元；第二隐层将接收自第一隐层的3K维向量映射至输出层中的神经元；输出层将第二隐层的结果进行有偏置w₀的线性加权，然后输出。本发明克服了陷入局部极小的困难和对噪声的敏感性。

主权项

1、一种主方向神经网络系统，其特征在于，该神经网络系统采用4层前馈式结构，包括输入层、第一隐层、第二隐层和输出层，输入层包含D个神经元，第一隐层包含K组神经元，每组神经元进一步包含3个神经元，第二隐层包含K个神经元，输出层为一个神经元，其中D和K均为自然数；所述输入层用于接收D维向量x＝(x1x2…xD)，每个神经元对应接收D维向量中的一个分量，并将该D维向量x＝(x1x2…xD)映射至第一隐层中的各神经元；所述第一隐层将接收自输入层的D维向量x＝(x1x2…xD)映射至第二隐层中的神经元，第一隐层中每组神经元对应第二隐层中的一个神经元；所述第二隐层将接收自第一隐层的3K维向量映射至输出层中的神经元；所述输出层将第二隐层的结果进行有偏置w0的线性加权，然后输出。