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为解决大规模小波神经网络的优化问题，提出了一种快速的拟牛顿学习算法，即使用改进Wolfe线搜索的仅存储梯度向量拟牛顿算法．该算法每次迭代中最多计算两次梯度，并且计算中仅需存储递度向量，避开了近似Hessian矩阵的存储问题，从而大大降低了计算量和存储需求．仿真验证了算法的有效性和可行性．
一种大规模小波神经网络的拟牛顿学习算法
【摘 要】
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为解决大规模小波神经网络的优化问题，提出了一种快速的拟牛顿学习算法，即使用改进Wolfe线搜索的仅存储梯度向量拟牛顿算法．该算法每次迭代中最多计算两次梯度，并且计算中仅需存
【机 构】
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西京学院基础部,空军工程大学装备管理与安全工程学院
【出 处】
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昆明理工大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年6期
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目（2007F49）.
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