前馈神经网络的一种有效学习算法

本文提出了基于混合ＧＮ－ＢＦＧＳ法进行前馈神经网络学习的新算法。该算法结合ＧＮ法与ＢＦＧＳ法的特点，既利用了问题本身的特殊结构，又能取得超线性甚至二次渐近收敛率。与ＢＰ算法相比，这种算法可取得更快和更可靠的学习特性，在学习过程中利用该方法能够区分非零残量和零残量问题的特点，提出了自动调整隐单元数的方法，从而可以保证网络的学习与归纳能力。示例系统的结果表明了所提方法的有效性。