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1)  variable learning rate algorithm
可变学习速率算法
1.
In aspect of training algorithm, this paper compares standard backpropagation with momentum algorithm, variable learning rate algorithm and Levenberg-Marquardt algorithm by the convergence and convergence rate of neural network.
本文从训练算法角度方面,比较了标准BP算法、动量算法、可变学习速率算法和Levenberg Marquardt算法这几种方法的收敛性以及收敛速率,并通过Matlab仿真进行了验证。
2)  Variable Learning Rate Backpropagation
可变学习速率反传算法
3)  variable learning rate
变学习速率
1.
The BP algorithm is modified by variable learning rate and momentum.
其中的BP算法用变学习速率和附加动量因子方法进行了改进。
4)  rapid learning algorithm with variable learning factors
变步长快速学习算法
5)  fast learning algorithm
快速学习算法
1.
A fast learning algorithm for a multilayer neural network is described.
提出了一种新颖的神经元模型和用于神经网络训练的推广准则,给出了多层神经网络的快速学习算法,研究了一种用于语音识别的时变多层神经网络及其相应的快速学习算法。
2.
The single layer NN fast learning algorithm is a gradient descent method.
提出了适用于单层神经网络快速学习算法分析的一种新模型——广义系统辨识模型,分析了Karayiannis的快速BP算法。
6)  MDFP
变尺度学习算法
补充资料:逆推学习算法
分子式:
CAS号:

性质:又称逆推学习算法,简称BP算法,是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统),它自动地将实际输出值和期望值进行比较,得到误差信号,再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传,调节各神经层神经元之间的连接权重,直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小,但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。

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