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文檔簡介
1、本文首先研究帶有多個輸出單元的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度學(xué)習(xí)算法，證明了誤差函數(shù)在梯度算法所生成的權(quán)向量序列上的單調(diào)遞減性，以及該算法的弱收斂性和強(qiáng)收斂性。 由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有非常好的信息處理能力，它已經(jīng)廣泛應(yīng)用于解決分類問題。輸入表示對BP網(wǎng)絡(luò)解決分類問題時的性能非常重要，很多研究者在這方面作了不少的工作，而對于輸出表示的研究卻很少。以把輸入樣本分為8類為例，設(shè)計三種不同輸出表示(二進(jìn)制法、一對一法、逼近法)的BP網(wǎng)絡(luò)，然后對其進(jìn)行測
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