【摘 要】
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针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点 ,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法 (MPARTAN算法 ) .该算法计算复杂度不高于动量BP
【机 构】
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北京航空航天大学计算机系,北京系统工程研究所,北京系统工程研究所
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针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点 ,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法 (MPARTAN算法 ) .该算法计算复杂度不高于动量BP算法 ,与FR共轭梯度法相比 ,该算法的稳定性好 ,又具有共轭梯度法的优点 ,收敛速度快 .文中给出了该算法的收敛定理 ,并用 2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果
A simple conjugate gradient descent algorithm (MPARTAN algorithm) is proposed to improve the gradient descent BP algorithm, which is characterized by high dimension of the learning error function of feedforward neural network and high computational complexity. The computational complexity is not higher than Compared with the FR conjugate gradient method, the momentum BP algorithm has the advantages of good stability and the advantages of the conjugate gradient method and fast convergence speed. The convergence theorem of the algorithm is given in the paper, and two experimental examples are used to compare the momentum BP algorithm, FR conjugate gradient method and MPARTAN algorithm
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