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一种新的结合仿生学的人工神经网络模型评估研究.pdf

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人工神经网络的模型结构与功能分别朝着多样化、智能化趋势发展,但研究者仅从解决问题结果的优劣对模型进行评估是有所欠缺、过于片面的。因此在本文中提出从仿生学的角度构建评估人工神经网络仿生度的指标集,采用定性与定量的方式对模型的仿生度进行整体分析。在定性方面,对模型的神经元方程、网络结构、权重更新原理等方面进行比较分析;在定量方面,基于仿生的角度构建指标集即小世界特性、同步特性及混沌特性,对模型进行分析,分析结果表明,LeNet5模型及BP神经网络具备同步特性,但其与真实生物神经网络仍有一定的距离,而KIII模型在结构上具备一定的小世界特性,其网络内部也表现同步特性及混沌特性,与真实的生物神经网络更为接近。
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From: 舒炫煜
DOI:10.12074/202004.00006
Recommended references: 张锦,舒炫煜,黄昭彦,易胜.(2020).一种新的结合仿生学的人工神经网络模型评估研究.pdf.[ChinaXiv:202004.00006] (Click&Copy)
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[V1] 2020-03-29 19:40:40 chinaXiv:202004.00006V1 Download
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