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神经网络已广泛应用于各类问题，然而ＢＰ算法要求有连续且可微的激活函数，文中提出一种用于训练非可微激活函数的神经网络学习算法，同时，利用相对熵误差测度，算法被完整地导出，实验结果表明，在解决异或问题、编码／解码问题又其补问题时，算法收敛速度非常快，收敛结果也令人满意。
具有非可微激活函数的神经网络性能分析
【摘 要】
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神经网络已广泛应用于各类问题，然而ＢＰ算法要求有连续且可微的激活函数，文中提出一种用于训练非可微激活函数的神经网络学习算法，同时，利用相对熵误差测度，算法被完整地导出，实验结果
【机 构】
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成都电子科技大学光电子技术系
【出 处】
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电子科技大学学报
【发表日期】
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1996年4期
【基金项目】
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国家教委博士点基金
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