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基于正交变换的神经网络学习算法

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该文在文的基础上，指出其学习算法的实质和存在的局限性，提出了一种基于正交变换的神经网络学习算法。该学习算法采用Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ正交变换求解，具有学习速度快且能获得全局最优解的特点，并可有效地对学习过程中出现的病态情况进行求解，因而还具有良好的适应性。

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来源
《第六届全国机器学习研讨会》|1998年|148-149|共2页
会议地点北京
作者
肖少拥; 冯树椿; 胡上序;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动化系统理论;控制论、信息论（数学理论）;
关键词
人工神经网络; 学习算法; Householder正交变换; 病态问题;

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