Abstrakt. I detta dokument presenteras anpassningen av ett enda lager komplex värderas neurala nätverk (NN) för att använda entropi i kostnadsfunktionen i stället för den vanliga genomsnittliga kvadratfel (MSE). Detta nätverk har den goda egenskapen att ha bara ett lager så att det inte finns något behov av att söka efter antalet dolda lager neuroner: topologin är helt bestäms av problemet. Vi utökar den befintliga stokastiska MSE-baserade inlärningsalgoritmen till en batch MSE-version först och sedan till en batch minsta fel entropy (MEE). Vi presenterar experiment som visar de föreslagna algoritmerna är konkurrenskraftiga med andra inlärningsmaskiner.
Alexandre REF presenterar anpassningen av ett enda lager CVNN genom att använda entropi i kostnadsfunktionen i stället för det vanliga genomsnittliga kvadratfelet (MSE).
Single Layer Complex Valued Neural Network with Entropic Cost Function
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}