前向神经网络的一种快速分层线性优化算法

• 作者: 田传俊 韦岗
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 前向神经网络 学习算法 分层线性优化算法
• 年，卷（期）: 2001,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1495-1498
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2001.11.014

摘要

本文利用数学分析的方法,提出了一种前向神经网络快速分层线性优化算法,其特点是:用新方法构造了各层的目标函数;无须计算Hessian矩阵,加快了算法的收敛速度.仿真实验表明,与传统算法如误差反传法或BP法和含势态因子(Momentum factor)的BP法以及现有的分层优化算法相比,新算法能加快收敛速度,并降低学习误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦岗	华南理工大学无线电与自动控制研究所	253	2309	24.0	37.0
2	田传俊	华南理工大学无线电与自动控制研究所	5	28	2.0	5.0