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期刊论文
前馈式神经网络的最小二乘学习算法
前馈式神经网络的最小二乘学习算法
来源 :哈尔滨工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:y327896244
【摘 要】
:
通过对Sigmoid函数求逆,把非线性极值问题转化为线性方程组来处理,巧妙地避开了梯度,从而可以克服BP算法的一些缺点,提高了算法的收敛速度.同时采用最小二乘法来求解方程组,
【作 者】
:
谭松波
冯英浚
王雪峰
【机 构】
:
哈尔滨工业大学
【出 处】
:
哈尔滨工业大学学报
【发表日期】
:
2003年4期
【关键词】
:
前馈式神经网络
最小二乘学习算法
BP算法
收敛速度
LS算法
SIGMOID函数
Convergence of numerical methods
Learn
【基金项目】
:
国家自然科学基金
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通过对Sigmoid函数求逆,把非线性极值问题转化为线性方程组来处理,巧妙地避开了梯度,从而可以克服BP算法的一些缺点,提高了算法的收敛速度.同时采用最小二乘法来求解方程组,进一步提高了收敛速度.算法的计算过程为每次处理一个节点的所有前一层连接权,轮换处理,直到收敛到最小点.
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