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L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr)

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资 源 简 介

L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr)

详 情 说 明

在这段文本中,我们提到了两种优化算法,分别是L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr)。这些算法都是用于神经网络训练的。其中,L-M优化算法是一种基于Levenberg-Marquardt算法的优化算法,可以快速地训练出高性能的神经网络。而贝叶斯正则化算法则是一种有效防止过拟合的方法,可以提高神经网络的泛化能力。因此,在选择神经网络优化算法时,我们可以根据不同的需求,选择适合自己的算法,从而取得更好的效果。