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前馈神经网络

  • 前馈神经网络

    bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一,本论文讨论了神经网络中使用最为广泛的前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算,进而训练网络。

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