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Dynaic learning rate neural network training and composite structural damage detection

机译:动态学习率神经网络训练与复合结构损伤检测

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摘要

A new learning procedure, called dynamic learning rte steepest descent (DSD) method, is proposed for training neural networks. Based on the simple steepest descendent method, the proposed method improves the learning convergence speed significantly without increasing the computational effort, the memory cost, the algorithm sim- plicity, and the computational locality in the standary layered error backpropagating training algorithm.
机译:提出了一种新的学习过程,称为动态学习最速下降法(DSD),用于训练神经网络。基于简单最速后代法,该方法在不增加基本分层误差反向传播训练算法的计算量,内存成本,算法简单性和计算局部性的情况下,显着提高了学习收敛速度。

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