【摘 要】
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本文提出了神经网选择性学习的方法。包括适用于单个或单层感知器训练的选择刷新算法(Selective Update Algorithm),适用于训练BP神经网的选择刷新BP算法(Selective Update B
【机 构】
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大连理工大学计算机研究所,大连理工大学计算机研究所
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本文提出了神经网选择性学习的方法。包括适用于单个或单层感知器训练的选择刷新算法(Selective Update Algorithm),适用于训练BP神经网的选择刷新BP算法(Selective Update Back-Propagation Algorithm),以及适用于训练大型BP神经网的选择性比例式学习算法(Selective Scale Learning Algorithm)。这些算法的特点是能进行特征选择性学习,学习速度快、且可获得准确的学习结果。
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