基于解析优化方法的神经网络学习算法研究



基于解析优化方法的神经网络学习算法研究

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基于解析优化方法的神经网络学习算法研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-5 页
目录	第5-7 页
1 绪论	第7-11 页
· 论文研究背景	第7-8 页
· 国内外研究现状	第8-10 页
· 本文的研究内容	第10-11 页
2 准备知识	第11-16 页
· 人工神经元模型	第11 页
· 多层前向神经网络的拓扑结构	第11-13 页
· 无约束最优化方法概述	第13-16 页
3 基于线性最小二乘的快速学习算法	第16-26 页
· 单层神经网络快速学习算法	第16-17 页
· 多层神经网络快速学习算法	第17-20 页
· 数值试验	第20-24 页
· XOR问题	第21-22 页
· 字母LT识别问题	第22-24 页
· Lorenz时间序列问题	第24 页
· 分析和讨论	第24-26 页
4 基于自调比方法的神经网络学习算法	第26-38 页
· 自调比方法的动机	第26-28 页
· 自调比方法的推导	第28-30 页
· 收敛性分析	第30-34 页
· 数值试验	第34-38 页
5 基于共线调比方法的神经网络学习算法	第38-45 页
· 共线调比方法改进的原因	第38-39 页
· 收敛性分析	第39-42 页
· 数值试验	第42-44 页
· 分析和讨论	第44-45 页
6 结论和展望	第45-47 页
致谢	第47-48 页
参考文献	第48-51 页
附录	第51 页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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