前馈神经网络的梯度-牛顿耦合学习算法优化策略

本文主要探讨了前馈神经网络的梯度-牛顿耦合学习算法，这是在2000年由孙开盛、梁久祯、黄德双和黄晓萍等人提出的一种针对前馈神经网络学习问题的有效策略。前馈神经网络因其强大的逼近能力，吸引了众多研究者的关注，尤其是在80年代末和90年代初，神经网络技术得到了广泛应用和发展。 作者指出，前馈神经网络的学习算法应具备快速收敛、低计算复杂度和良好稳定性。传统的梯度算法在初期学习阶段表现出优越的性能，能够快速降低误差函数。然而，随着网络训练的深入，牛顿法的优势显现出来，它在后期学习中能提供更高的收敛速度，甚至具有二阶收敛特性，有助于避免陷入局部极小值的问题。 文章的核心贡献在于提出了梯度-牛顿耦合学习算法，该算法巧妙地结合了梯度算法和牛顿法的优点。这种方法旨在解决初始阶段对学习初值敏感以及后期可能产生的震荡现象，通过动态调整学习策略，实现了算法性能的均衡和优化。为了实现这种耦合，文中提供了四种确定学习参数的方法：在线优化的学习速度参数、带保护的拟牛顿法、梯度-牛顿竞争法以及梯度-牛顿分段策略。 关键词包括前馈神经网络、梯度-牛顿耦合学习算法、收敛性以及一维搜索，这些关键词反映了文章的核心研究内容和焦点。中图分类号1P18表明了论文的学科领域，文献标识码A则代表了文章的唯一标识。文章引用了Hecht-Nielson的工作来证明前馈神经网络的强大逼近能力，并提到了Hebb的学习规则、Widrow-Hoff的Delta学习规则、Madline-LMS学习算法和BP算法等经典学习方法。 这篇文章不仅介绍了前馈神经网络梯度-牛顿耦合学习算法的理论背景，还详细阐述了如何通过这种方法解决网络学习过程中的关键问题，为改进神经网络的学习效率和稳定性提供了新的思路和实践方案。对于那些从事神经网络研究或应用的人来说，这是一种值得深入理解和应用的技术手段。