神经网络与神经计算机 第三讲 神经网络的学习算法

• 作 者: 庄镇泉 王东生 王熙法
• 机 构: 中国科技大学,中国科技大学,中国科技大学 (合肥),(合肥),(合肥)
• 出 处: 电子技术应用
• 发表日期: 1990年05期
• 关键词: 神经网络 神经计算机 学习功能 感知机 多层网络 反向传播 模拟退火 输出层 正向传播 波尔兹曼

学习功能是神经网络的主要特征之一。各种学习算法的研究,在神经网络理论发展过程中,起着重要的作用。从40年代Hebb 提出的学习法则,到60年代的感知机学习算法,以及以后的多层网络学习算法和近

Learning function is one of the main features of neural network. The study of various learning algorithms plays an important role in the development of neural network theory. From the learning rules proposed by Hebb in the 1940s to the perceptual machine learning algorithms in the 1960s and the later multi-layer network learning algorithms and approaches