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为加速网络训练，给出学习率的一种更广泛的选取方式，并从理论上证明这类新的变学习率的梯度学习算法的收敛性和训练过程中误差函数的单调递减性。
一类训练前馈神经网络的梯度算法及收敛性
【摘 要】
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为加速网络训练，给出学习率的一种更广泛的选取方式，并从理论上证明这类新的变学习率的梯度学习算法的收敛性和训练过程中误差函数的单调递减性。
【机 构】
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中国石油大学数学与计算科学学院,淮阴工学院数理学院
【出 处】
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中国石油大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年4期
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