神经网络二阶反向传播学习算法及其应用

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神经网络二阶反向传播学习算法及其应用

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NETL

中文摘要：该文提出了多层前向神经网络的新型二阶递推学习算法，该算法不仅能使网络层误差而且使二阶导教信息因子反向传播。证明了新算法等价于Newton迭代法并且有二阶收敛速度。它实现了Newton搜索方向和Hessan阵逆的递推运算，其计算量几乎与普通递推最小二乘法相当，由算法性能分析证明新算法优于Karayanns等人的二阶学习算法。

作者：

刘铁男、任伟建、陈广义、徐宝昌、于镝

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作者单位：

大庆石油学院自控系(安达)

关键词：

多层前向网络 BP算法二阶学习算法 Newton算法

主办单位：

中国科学技术大学

会议名称：

第三届全球智能控制与自动化大会

会议时间：

2000-06-28

会议地点：

合肥

会议母体文献：

第三届全球智能控制与自动化大会论文集

页码：

817-820

出版时间：

2000