什么是高阶神经网络的形式

高阶神经网络同多层感知器神经网络- 样,也有输人层和输出层,不同的是它没有如多层感知器神经网络那样的中间隐含层，这样就省去了选择中间隐含层数和隐含层节点数的烦恼。同时由于网络结构的简化,避免了反向传递误差，使网络的学习效率得到了根本的改善。从理论上讲，高阶神经网络的阶次越高，模式分类精度越高。但是由于高阶神经网络随着网络阶次的升高，网络的权系数呈几何级数增长。为了使网络结构不至于太复杂，本文采用了二阶神经网络作为组成基于目标分割的神经网络的基础。