起始向量
While using continuous time neural network described by the E. Oja. learning rule ( Oja-N) for computing real symmetrical matrix eigenvalues and eigenvectors, the initial vector must be on Rn unit hyper-sphere surface, otherwise, the network may produce limit-time overflow.
当把Oja学习规则描述的连续型全反馈神经网络(Oja-N)用于求解矩阵特征值特征向量时,网络初始向量需位于单位超球面上,这给应用带来不便。
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