【摘 要】
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该文利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造前馈神经网络优化目标函数。这个优化目标函数若固定权值 ,对隐层输出来说为凸函数 ;若固定隐层输出 ,对权值来说为凸函数。因此
【机 构】
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中国科学院研究生院信息科学与工程学院
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该文利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造前馈神经网络优化目标函数。这个优化目标函数若固定权值 ,对隐层输出来说为凸函数 ;若固定隐层输出 ,对权值来说为凸函数。因此 ,此目标函数不存在局部最小。此目标函数的优化速度快 ,大大提高了前馈神经网络的学习效率。仿真试验表明 ,与传统算法如误差反向传播算法或BP算法和含势态因子 (Mo mentumfactor)的BP算法及现有的分层优化算法相比 ,新算法能加快收敛速度 ,并降低学习误差。利用这种快速算法对矿体进行仿真预测 ,取得了良好效果
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