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基于惩罚函数约束优化的多眉感知器分层训练算法
1
作者
叶世伟
贾文成
史忠植
《通讯和计算机(中英文版)》
2005年第4期39-41,49,共4页
本文提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小。首先把隐层输出做为变量进行优化更新,然后快速计算出隐层前后的权值。数值实验表明:此算...
本文提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小。首先把隐层输出做为变量进行优化更新,然后快速计算出隐层前后的权值。数值实验表明:此算法简单,收敛速度快,泛化能力强,并能大大降低学习误差。
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关键词
前向神经网络
凸优化理论
分层优化算法
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职称材料
题名
基于惩罚函数约束优化的多眉感知器分层训练算法
1
作者
叶世伟
贾文成
史忠植
机构
中国科
学
院
研究
生
院
信息
科学与工程学
院
中国科军院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出处
《通讯和计算机(中英文版)》
2005年第4期39-41,49,共4页
基金
本文得到中国科学院研究生院院长基金(基金编号:YZIJ200206),以及中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验实开放基金支持(基金编号:IIP200304).
文摘
本文提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小。首先把隐层输出做为变量进行优化更新,然后快速计算出隐层前后的权值。数值实验表明:此算法简单,收敛速度快,泛化能力强,并能大大降低学习误差。
关键词
前向神经网络
凸优化理论
分层优化算法
Keywords
Feed Forward Neural Networks
Convex Function
Optimizing Layer by Layer
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于惩罚函数约束优化的多眉感知器分层训练算法
叶世伟
贾文成
史忠植
《通讯和计算机(中英文版)》
2005
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