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nf0rmation &c。mn n s 基金资助:西南交通大学研究生创新实践基地项目(1期) \\ 一 J \ r_ I 厨 ● ■日 —k…——一 . . l -I 丌 蜀■ 豳 1 l 一 。 嚣酶蟛 臻 齄戮潮豳蹶黼隔圈鼬黼 —‘ 章 . . 种激励函数的比较研究 L § ——骚_. 墨 ,· ~ . 。 I 鹫 。 堕蠢, , . 一 一… …… 一一、 .一 一一 … 一一一一 … … … … 、 I z 陵 T · 眉 祭 准 席 / 凹 ‘ x 理 吾思 付 _] 仅 小 阮 、 川 础 百 u。uuo。 ~ ,_磊 , 一‘’:。: .一·,” +- - r一- f一 S甓 种激励函数进行了比较。算例表明,改进后的算法在学习速 线性函数的多层神经网络可以任意精度逼近任何连续函 度和网络泛化能力上都有显著的提高。由于该神经网络易 数.但是.BP算法在性能上仍存在若干待改进的地方。例 于操作和实行,有必要就相关理论及其应用作进一步的研 如.算法迭代次数甚多使得学习效率低,收敛速度很慢;BP 究。 网络是前向网络无反馈连接,影响信息交换和效率:它只能 关键词:广义同余;同余神经元.激励函数 调整权值.不能调整网络拓扑结构.无法实现注意力集中功 中图分类号:TP183 文献标识码:A 能:学习新样本时.会 “冲乱”原已学好保存下来的旧样本 文章编号:1673—1 131(2008)03—024—03 其学习算法中,包含有较复杂的非线性激励函数的求导运算 过程等。针R~j-BP网算法的缺点,人们提出了几种改进算法. 引言
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