用线性多步法训练神经网络

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研究用微分方程数值解法——线性多步法替代神经网络的学习算法 .指出在一定条件下神经网络的 BP学习问题与求解一个相应的微分动力系统在渐近意义下是等价的 ,从而求解微分动力系统的数值解法也可用于神经网络的学习 .给出了训练神经网络的 Milne方法和 BP- Milne结合算法以及 Hamming方法和 BP- Hamm ing结合算法 ,并以 9点两类模式、随机模式识别和石油地质中沉积微相模式识别等 3个问题为例进行了实验 .实验结果表明利用微分动力系统的数值解法进行神经网络的学习是可行的 .
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