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BFGS修正算法在前馈神经元网络学习中的应用
引用本文:杨慧中,张素贞.BFGS修正算法在前馈神经元网络学习中的应用[J].医学教育探索,2001(5):459-462.
作者姓名:杨慧中  张素贞
作者单位:华东理工大学自动化研究所!上海200237
摘    要:介绍了拟牛顿公式中BFGS修正算法和Wolf-Powell不精确线性搜索准则所具有的全局收敛,分析了将该算法应用到前馈神经元网络的训练学习中存在局部最优的原因。

关 键 词:前馈神经元网络  拟牛顿公式  BFGS修正算法  Wolf-Powell不精确线性搜索准则  学习算法  非线性优化理论

The Application of BFGS Revised Algorithm in Learning Feed Forward Neural Networks
YANG Hui zhong,ZHANG Su zhen.The Application of BFGS Revised Algorithm in Learning Feed Forward Neural Networks[J].Researches in Medical Education,2001(5):459-462.
Authors:YANG Hui zhong  ZHANG Su zhen
Abstract:BFGS revised algorithm for Quasi Newton formula and Wolf Powell rule without exact linear search is introduced. The requirements for holding global convergence property are proposed. The reason of local optimization for learning multi layer feed forward neural networks is discussed.
Keywords:feed forward neural networks  Quasi  Newton formula  BFGS revised algorithm  Wolf  Powell rule without exact linear search  learning algorithm
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