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提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小.首先把隐层输出作为变量进行优化更新,然后快速计算出隐层前后的权值.数值实验表明:此算法简单,收敛速度快,泛化能力强,并大大降低了学习误差.
前馈神经网络的一种快速学习算法
【摘 要】
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提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小.首先把隐层输出作为变量进行优化更新,
【机 构】
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中国科学院研究生院远程与继续教育学院,中国科学院研究生院信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2005年10期
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