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双向权值调整的前向神经网络学习算法
1
作者
陈华伟
年晓玲
靳蕃
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第5期1106-1108,共3页
提出一种新的前向神经网络的学习算法,该算法在正向和反向阶段对不同的层间权值进行必要的调整,在正向阶段按最小范数二乘解原则确定连接隐层与输出层的权值,反向阶段则按误差梯度下降原则调整连接输入层与隐层间的权值。新算法具有很...
提出一种新的前向神经网络的学习算法,该算法在正向和反向阶段对不同的层间权值进行必要的调整,在正向阶段按最小范数二乘解原则确定连接隐层与输出层的权值,反向阶段则按误差梯度下降原则调整连接输入层与隐层间的权值。新算法具有很快的收敛速度,并且能在一定的程度上保证所训练神经网络的泛化能力。实验结果初步验证了所提出算法的性能。
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关键词
前向神经网络
双向权值调整
MOORE-PENROSE广义逆
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题名
双向权值调整的前向神经网络学习算法
1
作者
陈华伟
年晓玲
靳蕃
机构
西南交通大学
信息
科学与技术学院
中国平安保险股份有限公司信息管理中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第5期1106-1108,共3页
文摘
提出一种新的前向神经网络的学习算法,该算法在正向和反向阶段对不同的层间权值进行必要的调整,在正向阶段按最小范数二乘解原则确定连接隐层与输出层的权值,反向阶段则按误差梯度下降原则调整连接输入层与隐层间的权值。新算法具有很快的收敛速度,并且能在一定的程度上保证所训练神经网络的泛化能力。实验结果初步验证了所提出算法的性能。
关键词
前向神经网络
双向权值调整
MOORE-PENROSE广义逆
Keywords
feedforward neural network
bi-phases weights＇ adjusting
Moore-Penrose generalized inverse
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双向权值调整的前向神经网络学习算法
陈华伟
年晓玲
靳蕃
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
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