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A Hybrid Learning Method for Multilayer Perceptrons 被引量:1
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作者 Zhon Meide Huang Wenhu Hong Jiarong (School of Astronautics) 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1990年第3期52-61,共10页
A Newton learning method for a neural network of multilayer perceptrons is proposed in this paper. Furthermore, a hybrid learning method id legitimately developed in combination of the backpropagation method proposed ... A Newton learning method for a neural network of multilayer perceptrons is proposed in this paper. Furthermore, a hybrid learning method id legitimately developed in combination of the backpropagation method proposed by Rumelhart et al with the Newton learning method. Finally, the hybrid learning algorithm is compared with the backpropagation algorithm by some illustrations, and the results show that this hybrid leaming algorithm bas the characteristics of rapid convergence. 展开更多
关键词 计算机 多层感知机 牛顿线性方法 神经网络 增殖算法
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哥德巴赫猜想证明
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作者 杨胡生 《数学学习与研究》 2019年第16期134-135,137,共3页
本文对根据增殖算法得到的素数分布规律进行了深入的探讨,并在此基础上创建了素数周期循环分布表,计算出两个相邻素数的最大间隙不超过420,找出了105个位缺带对称群,并用位缺带全方位多重对称性证明了哥德巴赫猜想.
关键词 增殖算法 位缺带 对称性 哥德巴赫
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