| 題名: | 使用多階重入類神經網路辨識派群(Petri net) 語言 |
| 其他題名: | Mulit-Order Recurent Neural Networks for Petri Net Inference |
| 作者: | 李鴻璋 劉艾華 張文龍 |
| 關鍵字: | 多階重入類神經網路 派群 語言辨識 |
| 期刊名/會議名稱: | 1997 NCS會議 |
| 摘要: | 為驗證類神經網路辨認派群語言的可行性，本文是嘗試運用多階重入類神經網路來辨識派群語言，文中討論有無誤差標準值的影響、學習速率值的大小、學習速率折損因子大小、和狀態神經元數目多少的影響，由測試的錯誤率可相當的接近於零，顯示出二階重入類神經網路在派群語言辨識上的可行性．另提出三階重入類神經網路架構，並以其辨認有並行特性的Petri net語言． |
| 日期: | 2006-10-25T06:29:15Z |
| 分類: | 1997年 NCS 全國計算機會議 |
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| 檔案 | 描述 | 大小 | 格式 | |
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| ce07ncs0019970000042.pdf | 580.37 kB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
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