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【2h】

A Comparison of the Backpropagation and Recursive Prediction Error Algorithms for Training Neural Networks.

机译:神经网络训练的反向传播与递推预测误差算法比较。

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摘要

A new recursive prediction error routine is compared with the backpropagation method of training neural networks. Results based on simulated systems, the prediction of Canadian Lynx data and the modelling of an automotive diesel engine indicate that the recursive prediction error algorithm is far superior to backpropagation.
机译:将一种新的递归预测误差例程与训练神经网络的反向传播方法进行了比较。基于仿真系统的结果,加拿大Lynx数据的预测以及汽车柴油机的建模表明,递归预测误差算法远胜于反向传播。

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