文献类型：期刊文章

作　　者：武妍[1] 王守觉[2]

机构地区：[1]同济大学计算机科学与工程系,上海200092 [2]同济大学半导体与信息技术研究所

出　　处：《同济大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (60 13 5 0 10 )

年　　份：2004

卷　　号：32

期　　号：8

起止页码：1092-1095

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2004518734321)、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出了一种新的快速的误差反向传播算法 .这种方法从神经网络的权值调节公式入手 ,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛 .并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真 ,验证了所提出的算法的有效性 .结果表明 ,所提出的算法在收敛速度等方面大大优于通常的BP(反向传播 )算法、带动量项的BP算法以及其他的一些改进的算法 .

关 键 词：神经网络 反向传播  学习算法

分 类 号：TP183]