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多层感知器三种学习算法的比较

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摘要

多层感知器是一种多层前馈神经网络,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法.通过模式分类实验对这两种算法和BP算法进行比较,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠性,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力.

著录项

来源
《苏州大学学报（工科版）》 |2008年第1期|1-3|共3页
作者
何渊淘; 邓伟;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;

苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
多层感知器; 反向传播算法; 共轭梯度法; 拟牛顿法;

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