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前向神经网络的一种快速分层线性优化算法
被引量:
4
1
作者
田传俊
韦岗
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第11期1495-1498,共4页
本文利用数学分析的方法 ,提出了一种前向神经网络快速分层线性优化算法 ,其特点是 :用新方法构造了各层的目标函数 ;无须计算Hessian矩阵 ,加快了算法的收敛速度 .仿真实验表明 ,与传统算法如误差反传法或BP法和含势态因子 (Momentumfa...
本文利用数学分析的方法 ,提出了一种前向神经网络快速分层线性优化算法 ,其特点是 :用新方法构造了各层的目标函数 ;无须计算Hessian矩阵 ,加快了算法的收敛速度 .仿真实验表明 ,与传统算法如误差反传法或BP法和含势态因子 (Momentumfactor)的BP法以及现有的分层优化算法相比 ,新算法能加快收敛速度 ,并降低学习误差 .
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关键词
前向神经网络
学习
算法
分层线性优化算法
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职称材料
题名
前向神经网络的一种快速分层线性优化算法
被引量:
4
1
作者
田传俊
韦岗
机构
华南理工大学无线电与自动控制研究所
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第11期1495-1498,共4页
基金
国家自然科学基金 (No .69772 0 2 7)
教育部骨干教师培养计划及广东省"千百十"人才工程基金资助
文摘
本文利用数学分析的方法 ,提出了一种前向神经网络快速分层线性优化算法 ,其特点是 :用新方法构造了各层的目标函数 ;无须计算Hessian矩阵 ,加快了算法的收敛速度 .仿真实验表明 ,与传统算法如误差反传法或BP法和含势态因子 (Momentumfactor)的BP法以及现有的分层优化算法相比 ,新算法能加快收敛速度 ,并降低学习误差 .
关键词
前向神经网络
学习
算法
分层线性优化算法
Keywords
feedforward neural networks
learning algorithm
OLL-algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
前向神经网络的一种快速分层线性优化算法
田传俊
韦岗
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
4
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