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提出了一种基于目标反传的前馈式神经网络训练算法,该算法将网络的目标输出信息反传到网络的每一个隐层上,于是将神经网络的训练问题转化为求解一系列线性方程组和线性不等式组的问题,数值实验结果表明本文提出的方法与传统的BP算法相比提高了网络的训练速度.
一种新的基于目标反传的前馈式神经网络训练算法
【摘 要】
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提出了一种基于目标反传的前馈式神经网络训练算法,该算法将网络的目标输出信息反传到网络的每一个隐层上,于是将神经网络的训练问题转化为求解一系列线性方程组和线性不等式
【机 构】
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哈尔滨工业大学
【出 处】
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哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2002年2期
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