Аннотация
A simple linear neuron model with constrained
Hebbian-type synaptic modification is analyzed and a
new class of unconstrained learning rules is derived.
It is shown that the model neuron tends to extract the
principal component from a stationary input vector
sequence.
Пользователи данного ресурса
Пожалуйста,
войдите в систему, чтобы принять участие в дискуссии (добавить собственные рецензию, или комментарий)