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带动量项的梯度下降算法的收敛性
被引量:
2
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作者
彭先伦
谢纲
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期779-786,共8页
本文对基于三层前馈神经网络的带动量项的反向传播算法进行了理论分析。在我们的模型中,学习率为常数,动量系数为一个适应性的变量。本文给出了带动量项的反向传播算法的收敛性结果及详细的证明。相比于目前已有的结果,本文中的结论更...
本文对基于三层前馈神经网络的带动量项的反向传播算法进行了理论分析。在我们的模型中,学习率为常数,动量系数为一个适应性的变量。本文给出了带动量项的反向传播算法的收敛性结果及详细的证明。相比于目前已有的结果,本文中的结论更具有一般性。
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关键词
神经网络
反向传播算法
动量
动量系数
收敛
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题名
带动量项的梯度下降算法的收敛性
被引量:
2
1
作者
彭先伦
谢纲
机构
华东理工大学数学学院
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期779-786,共8页
文摘
本文对基于三层前馈神经网络的带动量项的反向传播算法进行了理论分析。在我们的模型中,学习率为常数,动量系数为一个适应性的变量。本文给出了带动量项的反向传播算法的收敛性结果及详细的证明。相比于目前已有的结果,本文中的结论更具有一般性。
关键词
神经网络
反向传播算法
动量
动量系数
收敛
Keywords
neural networks
back-propagation algorithm
momentum
momentum coefficient
convergence
分类号
O29 [理学—应用数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带动量项的梯度下降算法的收敛性
彭先伦
谢纲
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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