提高前馈神经网络学习效率的学习算法探讨

• 作者: 宋翀绂 王宝树
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多层前馈神经网络 学习算法 SD-CGM-OC算法
• 年，卷（期）: 1999,（5）
• 页码范围: 545-548
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.1999.05.003

摘要

简要分析了最速下降法(Steepest Descent Algorithm,即SDA法)和正交校正共轭梯度法(CGM-OC法)的优缺点,提出了一种进行多层前馈神经网络学习的新算法,即SD-CGM-OC算法.该算法结合最速下降法与正交校正共轭梯度法的特点,在文中所述实际问题构造模型的基础上,论证了SD-CGM-OC算法比传统的BP算法具有更高的学习效率和二次收敛率.实验结果验证了该学习算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝树	西安电子科技大学计算机学院	124	2305	25.0	43.0
2	宋翀绂	西安电子科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0