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一、第6章证明,只要未来足够重要,合作行为可以是无限次重复博弈的精炼纳什均衡。 二、但是,现实中许多博弈是有限次的,不是无限次的。 三、如果博弈重复的次数是有限的,无论重复多少次,合作都不会出现

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提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS

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