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论文研究 - Sigma-Pi-Sigma神经网络的动量梯度法收敛性研究
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
206KB
Sigma-Pi-Sigma神经网络
动量项
梯度法
收敛
1
基于附加
动量项
和自学习速率法的改进型BP神经网络优化PID自动控制
实现BP神经网络自动控制PID三个参数,并用附加
动量项
和自学习速率法来改进BP神经网络容易掉入局部极小值的缺点
2019-12-21 20:16:32
4KB
PID
BP神经网络
附加动量项
自学习速率
1
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