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突破细胞神经网络模板设计的瓶颈

 
 

  受生物学中的DNA序列的自我复制等现象的启发,杭州电子科技大学和香港城市大学等院校的CNN(细胞神经网络)研究团队提出了DNA-Like序列的概念,并且发现感知器中的激发序列就是一个DNA-Like序列。进一步基于突触权值仅与激发序列中的某些值的相关性,再利用DNA-Like序列的特有性质,就可以把感知器的突触权值的学习转化为激发序列的学习。研究人员将基于这种思想的算法称为DNA-Like学习算法。这个算法具有许多优点,如学习速度快、迭代次数少,更重要的是,它必定是收敛的,因而不像传统的算法(如BP算法)那样会产生陷入局部极小的问题。此外,研究团队还开发了相关的软件,称之为CNN-UP利用CNN快速计算功能,CNN-UP可以应用于许多组合逻辑电路的设计。可以预见,随着硬件实现技术的不断进步,CNN的应用领域将更加广阔。

  该成果在研制过程中得到CNN创始人L.Chua教授和CNN-UM发明人T.Roska教授的关注和指导。研究团队主要成员有杭州电子科技大学教授,IEEE高级会员陈芳跃;香港城市大学讲座教授,IEEE fellow,欧州科学院院士,陈关荣;台州学院副教授贺勤斌;浙江师范大学教授徐秀斌;浙江师范大学副教授何国龙。


 

 
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