递归神经网络学习速率研究

• 作者: 丛爽 戴谊
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 对角递归神经网络 稳定性 自适应学习速率
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机开发与应用
• 页码范围: 942-947
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.05.047

摘要

针对典型的对角递归神经网络,推导出递归神经网络稳定条件下网络输出层、隐含层及关联层学习速率的具体取值范围.提出设计者可通过从具体系统中获得的数据确定网络各层学习速率的上、下界数值,确定自适应学习速率的初值与调节方法,并可选取最优学习速率.因而该法具有很强的可操作性和实用性.还给出一个具体数值实例,说明自适应学习速率与最佳学习速率的调整过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛爽	中国科学技术大学自动化系	140	2382	22.0	45.0
2	戴谊	中国科学技术大学自动化系	5	157	5.0	5.0