邵郅邛,吴微,杨洁.具线性可分训练样本时在线BP神经网络的有限收敛性[J].数学研究及应用,2006,26(3):451~456
具线性可分训练样本时在线BP神经网络的有限收敛性
Finite Convergence of On-line BP Neural Networks with Linearly Separable Training Patterns
投稿时间:2004-10-10  
DOI:10.3770/j.issn:1000-341X.2006.03.004
中文关键词:  非线性前馈神经网络  在线BP算法  有限收敛性  线性可分训练样本.
英文关键词:nonlinear feedforward neural networks  online BP algorithms  finite convergence  linearly separable training patterns.
基金项目:the National Natural science Foundation of China (10471017), and the Basic Research Program of the National Defence Committee of Science, Technology and Industry of China (K1400060406)
作者单位
邵郅邛 大连理工大学应用数学系, 辽宁 大连 116023 
吴微 大连理工大学应用数学系, 辽宁 大连 116023 
杨洁 大连理工大学应用数学系, 辽宁 大连 116023 
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中文摘要:
      当训练样本线性可分时,本文证明前馈神经网络的在线BP算法是有限次收敛的.
英文摘要:
      In this paper we prove a finite convergence of online BP algorithms for nonlinear feedforward neural networks when the training patterns are linearly separable.
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