2) gradient-descent learning algorithm
梯度学习算法
1.
his paper extends the design method of adaptive fuzzy controllers which uses the gradient -descent learning algorithm to multivariable situation.
把采用梯度学习算法的自适应模糊控制器设计方法推广到多变量情形。
3) negative gradient learning algorithm
负梯度学习算法
1.
A negative gradient learning algorithm suitable for handling uncertainty rules is proposed.
讨论了不确定性规则的知识系统同神经元网络相结合的问题;提出了适合处理不确定性规则的负梯度学习算法,使不确定性规则能方便地转换成神经元网络的权矩阵;研究了如何利用神经元网络的生成能力来获取新的不确定性规则,使知识系统具有知识自动获取能力,并使原有规则系统的脆弱性得以改善。
4) Stochastic Gradient Learning
随机梯度学习
5) gradient based approach
基于梯度的学习方法
6) Newton-gradient coupling algorithm
梯度-牛顿耦合学习算法
1.
Newton-gradient coupling algorithm for feedforward neural networks;
前馈神经网络的梯度-牛顿耦合学习算法
补充资料：部分学习与整体学习
部分学习与整体学习
part learning and whole learning
部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中，根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分，每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲，整体学习的效果优于部分学习。但是，课题复杂彼此没有意义联系的材料，用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料，用整体学习的效果好。在进行学习时，可以将部分学习与整体学习结合起来，先进行整体学习再进行部分学习，或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习，效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条