HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

前馈神经网络权值学习综合算法

作者:李娟; 徐晋; 付灵丽前馈神经网络gaussnewton法nl2sol法残量问题收敛性稳定性

摘要:目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法与GaussNewton法相结合,并引入熵误差函数,构建基于GaussNewtonNL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

兰州理工大学学报

《兰州理工大学学报》(CN:62-1180/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《兰州理工大学学报》获奖情况:甘肃高等校优秀学术期刊;全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技期刊评比二等奖;第二届国家期刊奖百种重点期刊。

杂志详情