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Adaptive Filtering Algorithms: New and Old

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Anteprima della tesi: Adaptive Filtering Algorithms: New and Old, Pagina 5
Chapter 1: Introduction 
neural networks employ a massive interconnection of simple computing cells 
called neurons.  A wide class of neural networks perform useful computation 
after a process of learning, the equivalent of the human experience. This 
process involves a learning algorithm at the end of which the synaptic weights 
of the networks are modified in order to obtain a desired objective. Such an 
approach is the closest to linear adaptive filter theory. A neural network 
derives its computing power through its parallel distributed structure and its 
ability to learn and therefore generalize. It main properties and capabilities 
are: 
• Nonlinearity. An artificial neuron can be linear or nonlinear. A neural 
network, made up of an interconnection of nonlinear neurons, it itself 
nonlinear. Nonlinearity is a very important property, particularly if the 
physical mechanism responsible for generation of the input signal (e.g., 
speech signal) is nonlinear. 
• Adaptivity. Neural networks have the capability to adapt their synaptic 
weights to changes in the surrounding environment. In particular, a 
neural network trained to operate in a specific environment can be 
easily retrained to deal with minor changes in the operating 
environmental conditions. Moreover, when it is operating in a 
nonstationary environment (i.e., one where statistics change with time),  
a neural network can be designed to change its synaptic weights in real 
time. 
• Contextual Information. Knowledge is represented by the whole 
structure an activation state of a neural network. Every neuron in the 
 
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Informazioni tesi

  Autore: Giovanni Vecchiato
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria delle telecomunicazioni
  Relatore: Davide Mattera
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 107

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