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基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进
基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进
作者:
戚飞虎
陈丽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
协同神经网络
梯度动力学
注意参数
共轭梯度法
摘要:
本文在研究协同神经网络梯度动力学过程的基础上,针对学习过程收敛速度缓慢的缺点,提出了一种改进的、基于梯度动力学的协同神经网络学习算法.该算法分析了非平衡注意参数对学习过程的影响,简化了初始伴随向量的选取;并引入最优化理论,将该问题归结为求解非线性最优化问题,用共轭梯度法代替梯度下降法,加快了学习过程的收敛.通过对汉字图像库和人脸图像库的图像识别实验表明,该算法比其他学习算法的识别率高,并能较快地收敛到极小值.
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(/年)
文献信息
篇名
基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进
来源期刊
计算机工程与科学
学科
工学
关键词
协同神经网络
梯度动力学
注意参数
共轭梯度法
年,卷(期)
2005,(1)
所属期刊栏目
算法研究
研究方向
页码范围
42-45
页数
4页
分类号
TP183
字数
3998字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2005.01.017
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
戚飞虎
上海交通大学信息安全工程学院
139
3029
29.0
47.0
2
陈丽
上海交通大学信息安全工程学院
45
173
6.0
11.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
协同神经网络
梯度动力学
注意参数
共轭梯度法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
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