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CONVERGENCE OF GRADIENT METHOD WITH MOMENTUM FOR BACK-PROPAGATION NEURAL NETWORKS
  • ISSN号：0254-9409
  • 期刊名称：《计算数学：英文版》
  • 时间：0
  • 分类：O241[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构：[1]Department of Applied Mathematics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China, [2]Mathematics and Information Science College, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China, [3]College of Information Science and Engineering, Dalian Institute of Light Industry, Dalian 116034, China
  • 相关基金：Acknowledgment. This work was supported by National Natural Science Foundation of China （10471017） and Zhejiang Provincial Natural Science Foundation （Y606009）.
作者： Wei Wu[1], Naimin Zhang[2], Zhengxue Li[1], Long Li[1], Yan Liu[3]
关键词： 神经网络, 梯度方法, 动量, 收敛方法, Back-propagation （BP） neural networks, Gradient method, Momentum, Convergence.
中文摘要：

在这个工作，有为 BP 神经网络的动量的一个坡度方法被考虑。动量系数以一种适应方式被选择加速并且稳定网络重量的学习过程。相应集中结果被证明。

英文摘要：

In this work, a gradient method with momentum for BP neural networks is considered. The momentum coefficient is chosen in an adaptive manner to accelerate and stabilize the learning procedure of the network weights. Corresponding convergence results are proved.

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期刊信息
  • 《计算数学：英文版》
  • 主管单位:
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编：
  • 地址：北京2719信箱
  • 邮编：100080
  • 邮箱：
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-9409
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2126/O1
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国科学引文索引（扩展库）,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库
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