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Elman网络梯度学习法的收敛性
Convergence of Gradient Method for Elman Networks作者机构：大连理工大学应用数学系辽宁大连116023
出 版 物：《应用数学和力学》 (Applied Mathematics and Mechanics)
年 卷 期：2008年第29卷第9期
页 面：1117-1123页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：考虑有限样本集上Elman网络梯度学习法的确定性收敛性.证明了误差函数的单调递减性.给出了一个弱收敛性结果和一个强收敛结果,表明误差函数的梯度收敛于0,权值序列收敛于固定点.通过数值例子验证了理论结果的正确性.
