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通过C++构造出一个五层的BP神经网络,在满足相对误差要求的情况下,实现了指定样本函数的功能.并针对学习效率和权系数修正常数对算法做了改进,有效地加快了收敛速度.最后讨论了当样本函数中y值非[0,1]区间时,样本的归一化问题.
BP神经网络的C＋＋实现及讨论
【摘 要】
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通过C++构造出一个五层的BP神经网络,在满足相对误差要求的情况下,实现了指定样本函数的功能.并针对学习效率和权系数修正常数对算法做了改进,有效地加快了收敛速度.最后讨论
【机 构】
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广东工业大学
【出 处】
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微机发展
【发表日期】
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2003年7期
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