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提出了一种新的快速的误差反向传播算法.这种方法从神经网络的权值调节公式入手,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛.并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真,验证了所提出的算法的有效性.结果表明,所提出的算法在收敛速度等方面大大优于通常的BP(反向传播)算法、带动量项的BP算法以及其他的一些改进的算法.