前馈网的一种梯度--牛顿结合BP算法

摘要：

该文提出一种基于误差函数的两种表现形式的前馈网网梯度－牛顿结合ＢＰ算法。该算法保留梯度法在学习初始阶段速度快的特点，同时对另一种形式的目标函数在收敛域内引入牛顿迭代法，算法中只需计算目标函数的一阶导数，计算复杂度小且收敛速度快。文中给出了实验结果。

关键词： 前馈神经网络 BP学习算法 梯度法 牛顿法 收敛法

作者: 梁久祯 黄德双 何新贵

作者单位: 航空航天大学计算机系 系统工程研究所

会议类型: 国内会议

会议名称: 1999年中国神经网络与信号处理学术会议

会议地点: 汕头

会议语种:中文

页码: 209～214

在线出版日期: 1999-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）