带对数性能指标的复值神经网络学习算法研究



带对数性能指标的复值神经网络学习算法研究

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带对数性能指标的复值神经网络学习算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 论文的研究背景及意义	第10-11页
1.2 复值神经网络国内外研究现状	第11-13页
1.3 论文的主要内容	第13-14页
第2章相关基础知识	第14-33页
2.1 神经网络概述	第14-17页
2.2 C-R微分算子	第17-20页
2.3 复分析中的相关理论	第20-28页
2.3.1 复微分	第20-21页
2.3.2 复雅可比矩阵	第21-23页
2.3.3 复梯度	第23-24页
2.3.4 复海森矩阵	第24-28页
2.4 复值算法知识	第28-32页
2.5 本章小结	第32-33页
第3章全复神经网络算法收敛性分析	第33-46页
3.1 引言	第33页
3.2 带对数性能指标的复值学习算法	第33-36页
3.3 算法收敛性分析	第36-45页
3.4 本章小结	第45-46页
第4章全复神经网络算法的奇异动态研究	第46-59页
4.1 引言	第46页
4.2 CVNNS奇异动态研究	第46-49页
4.3 复值自然梯度下降法	第49-50页
4.4 算法收敛性分析	第50-58页
4.5 本章小结	第58-59页
第5章带改进L_(1/ 2)正则项的复值神经网络算法	第59-69页
5.1 引言	第59-60页
5.2 带L_(1/ 2)正则项的批处理梯度算法	第60-61页
5.3 带改进L_(1/ 2)正则项的批处理梯度算法	第61-63页
5.4 改进正则项批处理梯度算法收敛分析	第63-68页
5.5 本章小结	第68-69页
结论	第69-70页
参考文献	第70-77页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第77-78页
致谢	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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