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Sigma-Pi-Sigma神经网络的带动量项梯度算法的收敛性
Sigma-Pi-Sigma神经网络的带动量项梯度算法的收敛性
作者:
张迅
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
Sigma-Pi-Sigma神经网络
动量项
梯度算法
收敛性
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
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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
研究去脉
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)
主办单位:
温州大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1674-3563
CN:
33-1344/N
开本:
大16开
出版地:
浙江省温州市茶山
邮发代号:
创刊时间:
1963
语种:
chi
出版文献量(篇)
1558
总下载数(次)
0
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