神经网络的代数构造特征和可算性

项目名称： 神经网络的代数构造特征和可算性

项目编号： No.11171137

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 谢林森

作者单位： 丽水学院

项目金额： 45万元

中文摘要： 本项目研究神经网络的代数构造特性和它的可算性，以及在学习理论中的应用。主要研究内容为：当神经网络在某些空间中稠密时，探索其连接权代数结构并给出特征刻划以及快速算法，该研究将为神经网络的广泛应用提供理论基础；当子空间由神经网络生成时，研究学习理论中逼近误差的上、下界估计，并设计神经网络的快速算法，尤其是对下界估计的研究将为优化神经网络提供量化的判断依据。通过这些研究，将丰富和完善神经网络理论，在应用中可减少神经网络的计算成本，从本质上提高神经网络的有效性。

中文关键词： 神经网络；代数结构；快速算法；下界估计；

英文摘要：

英文关键词： Neural Network；Algebraic Structure；Fast Algorithm；Lower Bound Estimate；