前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

被引：10

作者：

梁久祯

何新贵

黄德双

机构：

[1] 北京航空航天大学计算机系

[2] 北京系统工程研究所

来源：

北京航空航天大学学报 | 2000年 / 05期

关键词：

神经网络; 收敛; 共轭梯度法; BP算法; MPARTAN算法;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2000.05.026

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点 ,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法 (MPARTAN算法 ) .该算法计算复杂度不高于动量BP算法 ,与FR共轭梯度法相比 ,该算法的稳定性好 ,又具有共轭梯度法的优点 ,收敛速度快 .文中给出了该算法的收敛定理 ,并用 2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果

引用

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