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基于GMM的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN具有良好的泛化能力

資 源 簡 介

基于GMM的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN具有良好的泛化能力,快速的學習能力,易于在線更新,并具有統(tǒng)計學的貝葉斯估計理論基礎(chǔ),已成為一種解決像說話人識別、文字識別、醫(yī)療圖像識別、衛(wèi)星云圖識別等許多實際困難分類問題的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分優(yōu)點,還具有許多GMM沒有的優(yōu)點,如強魯棒性,需要更少的訓練語料,可以和其他網(wǎng)絡(luò)其他理論無縫整合等。

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