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神经网络训练算法的对比及应用 被引量：2
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作者 刘冉 卢本捷 《软件》 2011年第10期29-31,34,共4页
神经网络训练算法以传统的BP算法为基础,不断衍生新的改进算法,如加动量的BP算法,RPORP等。本文把实际问题抽象分为连续型和离散型数学问题,将现有几种训练算法分别应用在这两类问题中,通过对训练结果准确率及性能的对比,总结不同的算... 神经网络训练算法以传统的BP算法为基础,不断衍生新的改进算法,如加动量的BP算法,RPORP等。本文把实际问题抽象分为连续型和离散型数学问题,将现有几种训练算法分别应用在这两类问题中,通过对训练结果准确率及性能的对比,总结不同的算法适合应用的领域。 展开更多
关键词 BP算法 加动量的BP算法 rporp算法 共轭梯度算法
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