训练前向神经网络的一种有效算法

摘要：

本文根据Pletcher和Reeves(1964)提出的共轭梯度方法提出了一种训练多层神经网络的适应性共轭梯度学习算法.理论分析和仿真结果证明,此算法在模式识别领域里是一种可行和有效的算法,而且其识别能力都优于传统的BP算法,收敛速度也比BP算法快.

关键词： 反向传播算法 共轭梯度法 图象识别 神经网络

作者: 热合木江 古丽·吐尔逊 马玉书

作者单位: 石油大学人工智能研究中心(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国系统工程学会第12届学术年会

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 566-572

在线出版日期: 2002-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）