为了加速网络权重的学习过程的收敛，本文考虑了动量梯度的sigma-pi-sigma神经网络（SPSNN）方法。 动量系数是自适应选择的，证明了相应的弱收敛和强收敛结果。
2022-03-17 21:09:01
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用动量梯度下降算法训练BP网络
使用的主要函数如下：
NEWFF——生成一个新的前向神经网络
TRAIN——对BP神经网络进行训练
SIM——对BP神经网络进行仿真
2019-12-21 21:09:54
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采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
有注释
2019-12-21 18:57:46
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