一种基于大脑皮层结构的侧抑制神经网络
借鉴仿生学原理,基于大脑皮层结构提出一种新型侧抑制神经网络(S-LINN)模型。通过模拟大脑皮层内锥体神经元和抑制神经元的连接特点,在多层结构的S-LINN的不同层神经元之间引入跨越连接,同时在隐含层内神经元之间进行信息的侧向抑制传输。引入的两种连接机制有效地提高了网络处理问题的能力,与其他网络相比能够以更精简的结构较好地解决实际问题。通过对乳腺癌诊断数据集和异或问题的求解,表明了S-LINN网络不但能够获得较高的训练精度,而且具有更强的泛化能力。
仿生学、大脑皮层、侧抑制、人工神经网络
TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金重点项目61034008;教育部博士点基金项目20080005004
2013-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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