| 前馈神经网络的一个新的快速学习方法 |
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| 引用本文： | 赵美德,洪家荣,李星原,王开铸. 前馈神经网络的一个新的快速学习方法[J]. 哈尔滨工业大学学报, 1992, 0(5) |
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| 作者姓名： | 赵美德 洪家荣 李星原 王开铸 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学计算机科学与工程系博士后科研流动站，哈尔滨工业大学计算机科学与工程系博士后科研流动站，哈尔滨工业大学计算机科学与工程系博士后科研流动站，哈尔滨工业大学计算机科学与工程系博士后科研流动站 博士后 |
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| 摘 要： | 通过分析前馈神经网络中各层权系数与误差能量之间的关系,在服从最小扰动原理下,本文提出了一个新的学习方法。该方法将网络训练问题变换为一系列的凸规划子问题,而这些子问题都可以在较短时间内获得全局最优解。文中给出的计算结果表明该方法很有发展前景。
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| 关 键 词： | 前馈神经网络 学习算法 凸规划 |
A New Fast Learning Method For Feedforward Neural Network |
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| Zhao Meide Hong Jiarong Li Xingyuan Wang Kaizhu. A New Fast Learning Method For Feedforward Neural Network[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 1992, 0(5) |
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| Authors: | Zhao Meide Hong Jiarong Li Xingyuan Wang Kaizhu |
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| Affiliation: | Zhao Meide Hong Jiarong Li Xingyuan Wang Kaizhu |
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| Abstract: | This article proposes a new learning method for feedforward neural network through analyzing the relationship between the weights of each layer and the error energy. The proposed method transforms the training problem into a number of convex subproblems which can be solved in shorter time to obtain globally solutions. The computational results given in the paper show that the proposed method has good prospects. |
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| Keywords: | Feedforward neural network learning algorithm convex programming |
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