【摘 要】
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人工神经网络作为模拟生物神经网络的信息处理系统,近年来在人工智能方面受到广泛的青睐。以最速下降法(梯度下降法)为基本思想进行学习的BP神经网络因为具有很强的非线性映
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人工神经网络作为模拟生物神经网络的信息处理系统,近年来在人工智能方面受到广泛的青睐。以最速下降法(梯度下降法)为基本思想进行学习的BP神经网络因为具有很强的非线性映射能力,常被用来处理逼近问题。加入动量的梯度学习算法可以提高BP神经网络的学习速度。本文主要研究的是,当训练样本在每一轮迭代周期随机排列时,带动量的双层BP神经网络在线梯度学习算法的收敛性。选取适当的学习步长,动量系数以自适应方式选择,并且对激活函数给出一定的限制条件,我们证明了该算法的弱收敛和强收敛定理。进一步地,当对训练样本进行固定分组,以组为单位更新权值,并在每一轮迭代周期将样本分组重新排列,也给出了相应的弱收敛和强收敛结果。
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