【摘 要】
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提出一种基于平行切线的前向神经网络快速学习算法 ,学习速率采用曲线拟合法进行一维搜索。新方法具有很快的收敛速度和良好的收敛精度 ,克服了标准 BP算法在神经网络的权值
【机 构】
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辽宁工学院信息科学与工程系,辽宁工学院信息科学与工程系 辽宁锦州121001,辽宁锦州121001
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提出一种基于平行切线的前向神经网络快速学习算法 ,学习速率采用曲线拟合法进行一维搜索。新方法具有很快的收敛速度和良好的收敛精度 ,克服了标准 BP算法在神经网络的权值训练中收敛速度慢的缺点 ,仿真结果表明了算法的有效性
A fast learning algorithm based on parallel tangent for forward neural network is proposed. The learning rate is one-dimensional search by curve fitting method. The new method has a fast convergence speed and a good convergence accuracy, overcomes the shortcomings of the standard BP algorithm in the neural network weight training convergence speed is slow, the simulation results show the effectiveness of the algorithm
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