bp神經網絡算法是解決最優化問題的先進算法之一，本論文討論了神經網絡中使用最為廣泛的前饋神經網絡。其網絡權值學習算法中影響最大的就是誤差反向傳播算法（back-propagation簡稱BP算法）。BP算法存在局部極小點，收斂速度慢等缺點。基于優化理論的Levenberg-Marquardt算法忽略了二階項。該文討論當誤差不為零或者不為線性函數即二階項S(W)不能忽略時的Hesse矩陣的近似計算，進而訓練網絡。
標簽：
神經網絡算法
算法
上傳時間：
2015-12-31
上傳用戶：wendy15
