摘要
针对 BP算法和 Karayiannis的二阶学习算法存在的不足 ,提出多层前向网络的新型二阶学习算法。该算法具有二阶收敛速度 ,其计算量与通常的递推最小二乘法相当。
A new second order recursive learning algorithm is presented. The algorithm is equivalent to Newton iterative method and has second order convergent speed. It achieves the recurrence calculation of Newton search divections and the inverse of Hessian matrices. The analysis and application results show the efficiency of the new algorithm.
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2001年第5期627-629,共3页
Control and Decision
基金
黑龙江省自然科学基金项目 (F9812 )
关键词
二阶学习算法
Newton算法
神经网络
目标函数
multilayer feedforward networks
second order learning algorithm
Newton algorithm
