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用于神经网络的带L1/2正则项的共轭梯度学习方法
摘要: 人工神经网络由于其超强的非线性映射能力,卓越的学习能力以及其广泛的用途,成为许多领域的研究热点.为了提高网络泛化能力,产生更经济的稀疏网络,克服梯度型神经网络学习算法收敛速度慢,容易过快陷入局部极小点,且易产生振荡现象的缺陷.为此本文主要研究带光滑L1/2正则项的批处理共轭梯度型学习方法.首先提出基于修正割线方程的共轭梯度法,并验证了该方法求解标准优化测试问...   查看全部>>

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