کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9653431 | 679189 | 2005 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Global convergence analysis of a self-stabilizing MCA learning algorithm
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Global convergence analysis of a self-stabilizing MCA learning algorithm Global convergence analysis of a self-stabilizing MCA learning algorithm](/preview/png/9653431.png)
چکیده انگلیسی
On minor component analysis (MCA) neural networks, a new algorithm is proposed. It is a self-stabilizing MCA algorithm, which means that the sign of the temporal change of the weight vector length is independent of the presented input vector. Algorithms without this property may suffer fluctuations and divergence. With suitable conditions on the initial weight vector and learning rate, a rigorous global convergence proof is given. The techniques used in the proof will be useful in many research issues such as independent component analysis, principle component analysis, etc.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 67, August 2005, Pages 321-327
Journal: Neurocomputing - Volume 67, August 2005, Pages 321-327
نویسندگان
Mao Ye,