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TOOL · CL_70336 · Jun 4 · 04:00

新的RBFN方法提升AI的准确性和速度

研究人员开发了新颖的多列径向基函数神经网络（RBFN）方法，MC-PSO和MC-APSO，以解决大型数据集的可扩展性挑战。这些方法在并行RBFN结构中利用粒子群优化（PSO）及其自适应变体（APSO）。通过在数据的空间子集上训练各个RBFN，所提出的技术旨在与现有的基于梯度和基于群的方法相比，提高准确性和速度。