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optimizing neural networks
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复苏和改进递归反向传播
本文重新审视了递归反向传播算法(RBP)及其适用条件,提出了基于共轭梯度和 Neumann 级数的两个改进算法,并在三个不同的应用领域进行了实验。实验证明,尤其是 Neumann-RBP 变体,对于优化收敛的循环神经网络效率高且有效。
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6 years ago
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