L-M优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr）

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。