多层前向神经网络的新型二阶学习算法

摘要：

提出了多层前向神经网络的新型二阶递推学习算法.该算法不仅能使网络各层误差而且使二阶导数信息因子反向传播.证明了新算法等价于Newton迭代法并且有二阶收敛速度.它实现了 Newton搜索方向和Hessian阵逆的递推运算,其计算量几乎与普通递推最小二乘法相当.由算法性能分析证明新算法优于Karayiannis等人的二阶学习算法.

关键词：多层前向网络、BP算法、二阶学习算法、Newton算法

所属期刊栏目：17

分类号：TP1(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金F9812;中国石油天然气股份有限公司资助项目98计字284

在线出版日期：2005-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：721-724