迈克尔·N·弗拉哈蒂斯。;乔治·D·马古拉斯。;Plagianakos、Vassilis P。 quickprop方法的全局收敛修正。 （英语） Zbl 1060.68626号 神经过程。莱特。 12，第2期，159-169（2000）. 概述：描述了著名Quickprop方法收敛性分析的数学框架。此外，我们提出了一种对该方法的修改，该方法提高了收敛速度和稳定性，同时减少了启发式学习参数的使用。通过仿真比较和评估新的改进Quickprop算法与各种流行的训练算法的性能。实验结果表明，该算法提高了收敛速度，但并不影响其泛化能力和稳定性。 引用于2文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68周05 非数值算法 关键词：quickprop算法;布劳登方法;割线法;收敛性分析;反向传播神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.N.Vrahatis}等人，《神经过程》。莱特。12，第2号，159--169（2000；Zbl 1060.68626） 全文： 内政部