【摘 要】
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本文提出了实三层前馈网络的一种新型学习算法。该算法采用的是分层优化方法,将隐层的非线性神经元线性化,线性化产生的误差通过罚项而受到限制。分层优化使得每一层权值整体
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本文提出了实三层前馈网络的一种新型学习算法。该算法采用的是分层优化方法,将隐层的非线性神经元线性化,线性化产生的误差通过罚项而受到限制。分层优化使得每一层权值整体优化,而与另一层无关,这样使得整个优化过程更为有效。
This paper presents a new type of learning algorithm for real three-layer feedforward networks. The algorithm uses a hierarchical optimization method to linearize the nonlinear neurons in the hidden layer, and the error caused by the linearization is limited by the penalty. Layered optimization makes each layer of the overall optimization of weights, and has nothing to do with the other layer, so that the entire optimization process more effective.
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