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为了提高前馈神经网络学习算法的收敛速度,尝试定义熵方误差函数,在理论上证明了熵方误差函数的有效性,并将其应用于拟牛顿(QuasiNewton)前馈神经网络.最后与使用其他误差函数的网络算法进行对比实验,结果表明引入熵方误差函数的前馈神经网络具有良好的收敛性与稳定性.
基于熵方误差的QuasiNewton前馈神经网络
【摘 要】
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为了提高前馈神经网络学习算法的收敛速度,尝试定义熵方误差函数,在理论上证明了熵方误差函数的有效性,并将其应用于拟牛顿(QuasiNewton)前馈神经网络.最后与使用其他误差函
【机 构】
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上海交通大学管理学院
【出 处】
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四川大学学报(工程科学版)
【发表日期】
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2004年2期
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