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基于惩罚函数约束优化的多层感知器分层训练算法

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本文对基于惩罚函数约束优化的多层感知器分层训练算法进行了研究。文章提出的算法是利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造优化目标函数,这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说为凸函数,不存在局部最小。数值实验表明：此算法简单,收敛速度快,泛化能力强,并大大降低学习误差。

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来源
《第十四届中国神经网络学术会议》|2004年|27-30|共4页
会议地点合肥
作者
叶世伟; 贾文成; 史忠植;
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作者单位

中国电子学会;

合肥工业大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;凸函数、凸集理论;
关键词
人工神经网络; 函数约束优化; 分层训练算法;

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