前馈神经网络的二阶学习算法  

Two Order Training Algorithm for Multi Layer Feedforward Neural Networks

作　　者：沈传文[1] 常东来[1] 苏彦民[1] 

机构地区：[1]西安交通大学

出　　处：《西安交通大学学报》1997年第11期94-98,共5页Journal of Xi'an Jiaotong University

摘　　要：前馈神经网络是神经网络中应用最广的一种．但由于神经网络采用Ｂ－Ｐ算法，收敛速度慢．在分析了神经网络算法原理的基础上，提出了一种基于变度量法的优化训练算法．仿真证明，这种算法能够大大提高神经网络的收敛速度．Multi layer neural network is most widely used in the NN application. But the training is very slow using the BP algorithm. This paper presents an optimal training algorithm using BFGS method. Simulation results indicate that it can greatly improve the training speed of MFNN.

关 键 词：神经网络 变度量法 前馈神经网络 学习算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]