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邵郅邛

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：大连理工大学数学科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习算法
  • 1篇在线梯度法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇梯度法
  • 1篇前馈
  • 1篇前馈神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇NONLIN...
  • 1篇SEPARA...
  • 1篇LINEAR...
  • 1篇ON-LIN...
  • 1篇ONLINE

机构

  • 2篇大连理工大学

作者

  • 2篇邵郅邛
  • 1篇吴微
  • 1篇杨洁

传媒

  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2006
  • 1篇2005
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
Finite Convergence of On-line BP Neural Networks with Linearly Separable Training Patterns被引量：1
2006年
In this paper we prove a finite convergence of online BP algorithms for nonlinear feedforward neural networks when the training patterns are linearly separable.
邵郅邛吴微杨洁
连续感知器学习算法的有限收敛性及连续距离转换神经网络
前馈神经网络(单、多层感知器)已经成为应用最广泛的神经网络模型之一.当前神经网络的一个热点问题就是研究神经网络学习算法的理论基础,特别是学习算法的收敛性证明.在本文中,我们给出了连续单层感知器的在线梯度算法对线性可分样本...
邵郅邛
关键词：前馈神经网络在线梯度法
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共1页<1>
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