本文關(guān)鍵詞：帶自適應(yīng)步長(zhǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的收斂性分析

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【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展主要經(jīng)歷了興起、高潮、低谷、再次興起四個(gè)階段。如果說(shuō)它的第一次興起主要是由于人們對(duì)起的新奇而普遍感到好奇的話,那么它的第二次興起則主要是由于人們?cè)谠S多地方遇到了困難,而且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地解決這些難題,即由于它的實(shí)用價(jià)值。對(duì)于應(yīng)用最為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō),它也有權(quán)值太大,收斂速度慢,會(huì)陷入局部極小值等常見(jiàn)問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題,我們通常在誤差函數(shù)后面加入懲罰項(xiàng)。但在得到網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的有界性,算法的收斂性等結(jié)論的時(shí)候,往往需要比較嚴(yán)苛的條件本文把Armijo-Wolfe規(guī)則應(yīng)用到加入帶懲罰項(xiàng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法中,并在較為寬松的條件下得到了關(guān)于有界性,收斂性等一系列結(jié)論。本文的主要結(jié)構(gòu)如下：1.第一章對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做一個(gè)簡(jiǎn)單介紹,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展階段,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同網(wǎng)絡(luò)模型等等。2.第二章把Armijo-Wolfe規(guī)則應(yīng)用到帶一般懲罰項(xiàng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,在更為寬松的條件下,證明了權(quán)值的有界性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)弱收斂等。3.第三章考慮更加一般性懲罰項(xiàng),并且把Armijo-Wolfe規(guī)則應(yīng)用到其中的帶L1/2懲罰項(xiàng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,證明了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的有界性,網(wǎng)絡(luò)的收斂性等。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP183

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本文編號(hào)：1205155