单层神经网络分类过程的分析

• 作者: 范亚 郎荣玲
• 来源期刊: 高等数学研究
• 学科: 数学
• 关键词: 神经网络 奇异值分解 多分类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 推广与应用
• 页码范围: 45-47,50
• 页数: 4页
• 分类号: O171
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1399.2020.05.017

摘要

本文分析单层神经网络的分类过程.先用奇异值分解分析权值矩阵在分类过程中的作用,然后证明在多分类任务中,能被一组平行平面区分的数据可以被单层神经网络分类,最后在Iris数据集上对理论分析进行了仿真验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郎荣玲		28	178	6.0	13.0
2	范亚		1	0	0.0	0.0