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本文根据Pletcher和Reeves(1964)提出的共轭梯度方法提出了一种训练多层神经网络的适应性共轭梯度学习算法.理论分析和仿真结果证明,此算法在模式识别领域里是一种可行和有效的算法,而且其识别能力都优于传统的BP算法,收敛速度也比BP算法快.
训练前向神经网络的一种有效算法
【摘 要】
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本文根据Pletcher和Reeves(1964)提出的共轭梯度方法提出了一种训练多层神经网络的适应性共轭梯度学习算法.理论分析和仿真结果证明,此算法在模式识别领域里是一种可行和有效
【机 构】
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石油大学人工智能研究中心(北京)
【出 处】
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中国系统工程学会第12届学术年会
【发表日期】
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2002年期
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