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线性化逐层优化MLP训练算法
作者姓名:周志杰  胡光锐  李群
作者单位:上海交通大学电子工程系;南京通信工程学院
摘    要:提出了线性化逐层优化MLP训练算法(LOLL).LOLL采用循环方式逐层对MLP的连接权值进行训练.训练连接权值时用一阶泰勒级数表示神经元的非线性激活函数以实现神经网络的线性化,使MLP的训练问题转化为一个线性问题.同时,为保证神经网络线性化条件不被破坏,LOLL通过在神经网络的误差函数中计入部分线性化误差限制参数的改变幅度,对神经网络的误差函数进行了修正.实验结果显示,LOLL训练算法的速度比传统的BP算法快4倍,用它构成的语音信号非线性预测器有较好的预测性能.

关 键 词:神经网络  多层感知器  快速算法  语音处理  语音分析
修稿时间:1998-01-21
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