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本文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。首先把隐层输出做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，并能大大降低学习误差。
基于惩罚函数约束优化的多眉感知器分层训练算法
【摘 要】
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本文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。首先把隐层输出做为变量进行优化更
【机 构】
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中国科学院研究生院信息科学与工程学院,中国科军院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
【出 处】
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通讯和计算机：中英文版
【发表日期】
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2005年4期
【基金项目】
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本文得到中国科学院研究生院院长基金（基金编号：YZIJ200206）,以及中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验实开放基金支持（基金编号：IIP200304）.
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