【摘 要】
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为了解决在神经网络的前馈算法中矩阵的极小最小二乘的失效问题,在Matlab和C++的平台上研究并比较了奇异值分解(SVD)、超松弛迭代(SSOR)和共轭梯度法(CG)几种算法在解上千阶
【机 构】
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清华大学,微电子学研究所,北京,100084
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为了解决在神经网络的前馈算法中矩阵的极小最小二乘的失效问题,在Matlab和C++的平台上研究并比较了奇异值分解(SVD)、超松弛迭代(SSOR)和共轭梯度法(CG)几种算法在解上千阶矩阵最小二乘问题的优劣.SSOR算法在百阶的条件下,具有实用性;CG算法和SVD算法在千阶的条件下,可以取得比较好的收敛速度和比较高的精度.这两种算法还可以继续完善.CG算法可加预处理方法使其更加稳定,收敛更快.该文研究表明SVD和CG算法可以有效的解决经典算法如QR算法在大中规模矩阵条件下,解最小二乘问题失效的问题.
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