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摘要:
对Sigma-Pi-Sigma神经网络(简称SPSNN)的固定学习率梯度算法,引入动量项更新,以期待改善其收敛性.在可变动量项因子的情形,对带动量项的梯度算法进行了确定型收敛性的研究,给出了误差函数的单调性结果,并得到了该算法的弱收敛性定理.
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文献信息
篇名 Sigma-Pi-Sigma神经网络的带动量项梯度算法的收敛性
来源期刊 温州大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 Sigma-Pi-Sigma神经网络 动量项 梯度算法 收敛性
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 17-21
页数 5页 分类号 O241.6
字数 1176字 语种 中文
DOI 10.3875/j.issn.1674-3563.2018.02.003
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 张迅 温州大学数理与电子信息工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
Sigma-Pi-Sigma神经网络
动量项
梯度算法
收敛性
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
温州大学学报(自然科学版)
季刊
1674-3563
33-1344/N
大16开
浙江省温州市茶山
1963
chi
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