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前馈网的一种梯度一牛顿结合印算法①
粱久祯 黄德双 何新贵
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北京航空航天大学计算机系，100083北京秉统工程研究所．1001
一叠：本文提出一种基于误差函数的两种表现形式的前馈网网梯度一牛顿结合BP算法．该
算法保留梯度法在学习初始阶段速度快的特点，同时对另一种形式的目标函数在收敛域内引入牛
顿迭代法，算法中只需计算目标函数的一阶导数，计算复杂度小且收敛速度快．文中给出了实验
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关t词：前愤神经网络BP学习算法梯度法牛顿法 收敛性
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Gradient-Newton Feedforward
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1．引言
众所周知，多层前馈BP神经网络的学习可归结为…非线性彩维函数的极小化问题。在晟优化
方法中极小化剿艮多．其中梯度法是最简单的一种算法。BP『川传统算法【11就是以梯度法形式出
现的。该算法的计算量小．易实现，故被大量用于神经网络的_I}约：。ff=l是．实际问题中．|妇于目标
函数一般是定义在
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