【摘 要】
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循环神经网络是一个具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性的复杂动力系统,对这类网络的训练和学习一直是理论神经科学和机器学习领域的研究热点.由于网络神经元活动的混沌行为,使得不少传统解决方案都带有各种局限性.相较而言,近年流行的FORCE（First-Order,Reduced and Controlled Error）学习方案则是一种更加迅速和有效的方案.该方案源于对反馈回路的调整,但
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循环神经网络是一个具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性的复杂动力系统,对这类网络的训练和学习一直是理论神经科学和机器学习领域的研究热点.由于网络神经元活动的混沌行为,使得不少传统解决方案都带有各种局限性.相较而言,近年流行的FORCE（First-Order,Reduced and Controlled Error）学习方案则是一种更加迅速和有效的方案.该方案源于对反馈回路的调整,但文献中对反馈网络所起的作用缺乏系统的研究.FORCE学习的关键是设计合适的成本函数来确定权重修改规则,本文将前人的成本函数进行了修改和推广,对含有目标信号、目标输入电流或发放率的成本函数采用RLS（Recursive Least Square）方法进行处理.在前人研究的基础上,针对自发混沌的循环神经网络,改进和设计了10种带有不同网络结构和反馈回路的FORCE学习方案.通过数值实验,考察几种重要的统计指标,如训练用时、读出信号的瞬时误差和平均误差、效能矩阵的特征值等,结合网络动力学现象来分析反馈回路和网络结构所起的作用.本文发现反馈信号的存在能有效抑制网络的混沌,进而在不同的网络结构下比较各种FORCE学习方案的优劣.实验结果表明:仅修改外部连接的方案具有较好的准确性,但学习效果不稳定;而只修改内部连接的方案具有较好的稳定性,但是准确性较低;同时修改内外连接的方案,能同时兼顾到准确性和稳定性.在同时修改内外连接的方案中,通过教师网络来间接提供反馈的方案具有更好的稳定性和准确性,而且权重修改更符合生物实际.
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