PNN
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GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新，并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。 -
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PNN又称为概率神经网络
PNN又称为概率神经网络，它最初由数学家Specht于1990年提出，后经Master[1995]等不断发展和完善，已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简单，且易于实现 -
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