
基于Small World特性的ESN结构分析与设计
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简介:
本研究探讨了基于Small World理论的Echo State网络(ESN)架构优化方法,分析并设计出具有高效信息处理能力及强健连接模式的新型神经网络模型。
针对回声状态网络(ESN)结构设计复杂、参数选择难度大的问题,提出了一种具有小世界特性的ESN(SWESN)。首先采用神经元空间增长算法在平面区域生成小世界拓扑网络;然后根据网络节点与基准点的欧几里得距离对网络节点进行重新排序,并将平面上的物理节点及其连接映射为SWESN的内部神经元连接矩阵,从而使动态神经元池具有小世界特性。实验表明,SWESN的动力学特性比常规ESN更为丰富,在鲁棒性、抗干扰能力等方面均优于常规的ESN。
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