一种前馈神经网络的快速学习算法-中国学术期刊网络出版总库

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一种前馈神经网络的快速学习算法

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【英文篇名】	A Novel Fast Learning Algorithm for Feedforward Neural Network
【下载频次】	★★★☆
【作者】	李晓东; 胡志恒; 虞厥邦;
【英文作者】	Li Xiaodong Hu Zhiheng Yu Juebang (College of Electronic Engineering; UESTC; Chengdu; 610054);
【作者单位】	电子科技大学电子工程学院; 电子科技大学电子工程学院成都;
【文献出处】	信号处理 , Signal Processing, 编辑部邮箱 2004年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	前馈神经网络; 快速学习; 反向传播;
【英文关键词】	Sfeedforward neural network; fast learning; backpropagation;
【摘要】	本文提出一种前馈神经网络的快速学习算法。与传统的BP方法相比,本算法有两个改进之处,一是同时将网络的非线性输出误差与线性输出误差作为待优化的目标函数,二是改进了学习过程中误差的反向传播因子。仿真结果表明,使用本文的算法训练前馈神经网络,计算复杂度略高于BP算法,但学习速度却有显著的提高。
【英文摘要】	In this paper, a novel fast learning algorithm for multilayered feedforward neural network is introduced. As compared to the conventional BP algorithm, the first improvement of this algorithm is the minimization of a combined error criterion based on the sum of nonlinear and linear quadratic errors of the output neurons, the other is the using of a modified error backpropagation factor in the learning process. The simulation results indicate that the learning speed of this algorithm exceeds that of the conv...
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TP183
【正文快照】	1引言近年来,神经网络由于其非线性处理能力强,性能稳健等特点,在信号处理中得到了广泛的研究和应用。其中研究和使用最为广泛的是前馈型神经网络。神经网络只有在经过学习训练后,才能运用到具体的信号处理中。学习方法中影响最大的是Rumeiliart等人提出的误差反向传播(BP)算法

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