基于改进共轭梯度法的前馈网络快速监督学习算法

• 作者: 夏耀先 杨斌 聂在平 蒋荣生
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 Levenberg-Marquardt算法 共轭梯度法 监督学习
• 年，卷（期）: 2002,（12）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1845-1847
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2002.12.029

摘要

为了提高多层前馈神经网络的权参数的学习效率,通过引入改进的求解大规模线性方程组的共轭梯度法,提出一种新的基于LM的前馈网络学习算法.该算法不仅具有LM优化学习方法的快速收敛特性,而且降低了LM法的计算复杂度,可获得比其它标准算法更好的学习精度和推广预测能力.文中通过仿真结果证明了新算法在函数逼近和时间序列预测等问题环境下的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂在平	电子科技大学电子工程学院	216	2216	23.0	36.0
2	杨斌	电子科技大学电子工程学院	9	152	6.0	9.0
3	夏耀先		2	55	2.0	2.0
4	蒋荣生		2	55	2.0	2.0