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基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法
基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法
来源 :长沙电力学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:hecheng555
【摘 要】
:
提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化,通过动态生成学习误差反向传递,利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿
【作 者】
:
李江红
胡照文
【机 构】
:
上海交通大学工程研究所
【出 处】
:
长沙电力学院学报(自然科学版)
【发表日期】
:
1999年2期
【关键词】
:
多层前向
神经网络
误差反向传递
最小二乘法
Multilayer neural network Error backpropagation Least squ
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提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化,通过动态生成学习误差反向传递,利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿真结果表明,该学习算法盯具有学习速度快,学习精度高,泛化强等优点。
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