【摘 要】
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对多层前馈神经网络的学习算法及其特点做了较为详细的讨论,提出了一种基于层内优化的快速学习算法.在该算法中,输出层的连接权矩阵(V)和前一层的输出矢量(B)被作为2个变量集
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对多层前馈神经网络的学习算法及其特点做了较为详细的讨论,提出了一种基于层内优化的快速学习算法.在该算法中,输出层的连接权矩阵(V)和前一层的输出矢量(B)被作为2个变量集合,通过最小化该层样本的总平方误差函数可求得一组它们的优化解(V*,B*P);并将B*P作为前一层(隐层)的期望输出,用类似的方法同样可以求出隐层的连接权矩阵和输出矢量.最后通过计算机仿真证明了该算法的有效性.
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