计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2005年
10期
142-144,176
,共4页
前馈神经网络%Young不等式%凸函数%快速学习算法
前饋神經網絡%Young不等式%凸函數%快速學習算法
전궤신경망락%Young불등식%철함수%쾌속학습산법
提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小.首先把隐层输出作为变量进行优化更新,然后快速计算出隐层前后的权值.数值实验表明:此算法简单,收敛速度快,泛化能力强,并大大降低了学习误差.
提齣的算法是利用凸函數共軛性質中的Young不等式構造優化目標函數,這箇優化目標函數對于權值和隱層輸齣來說為凸函數,不存在跼部最小.首先把隱層輸齣作為變量進行優化更新,然後快速計算齣隱層前後的權值.數值實驗錶明:此算法簡單,收斂速度快,汎化能力彊,併大大降低瞭學習誤差.
제출적산법시이용철함수공액성질중적Young불등식구조우화목표함수,저개우화목표함수대우권치화은층수출래설위철함수,불존재국부최소.수선파은층수출작위변량진행우화경신,연후쾌속계산출은층전후적권치.수치실험표명:차산법간단,수렴속도쾌,범화능력강,병대대강저료학습오차.
