【摘 要】
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本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法.在此学习算法中,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化.对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,上海交通大学电气工程系,华北电力大学工商管理学院
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本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法.在此学习算法中,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化.对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递推算法,对隐层神经元的连接权值采取则对每个神经元逐个进行优化,而且采用正交变换加快每一步学习的计算速度和提高算法的数值稳定性.当学习过程停滞时采用随机扰动的方法摆脱过早收敛.数值实验表明,与BP动量因子法、牛顿型方法和现有的分层优化算法相比,新算法不仅学习速度快学习时间短,而且当网络规模增大时仍然比较有效.
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