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本文主要考虑带L2正则化惩罚项的逆向迭代神经网络学习算法收敛性。首先给出了带惩罚项的新的误差函数的单调性证明。在此结论上,证明了在网络训练过程中,输入向量序列是一致有界的,并且算法是确定型收敛,即在迭代过程中,误差函数关于输入向量的梯度趋于零且输入向量序列收敛到一个固定点。
带L2正则化项的神经网络逆向迭代算法收敛性分析
【摘 要】
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本文主要考虑带L2正则化惩罚项的逆向迭代神经网络学习算法收敛性。首先给出了带惩罚项的新的误差函数的单调性证明。在此结论上,证明了在网络训练过程中,输入向量序列是一致
【机 构】
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中国石油大学华东理学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2015年6期
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