共轭梯度与牛顿混杂算法及在神经网络的应用

摘要：

在Powell重启动共轭梯度法基础上,利用共轭迭代过程产生的二阶导数信息,构造出当前点的牛顿方向,从而得出一类快速共轭梯度法.用于神经网络逼近非线性函数的学习结果表明,该算法的收敛速度均高于使用相同构造公式的共轭梯度算法.

关键词：共轭梯度与牛顿混杂算法、收敛速度、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-86,172