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A new gradient descent algorithm for unconstrained optimization problem is proposed.
提出了一种新的无约束优化下降算法.
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我们比较了梯度下降和限制平面的切平面两种算法在训练人工神经网络时的收敛速度和网络输出误差，得到了在相同条件下，切平面法比梯度下降法收敛得更快的结论。
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最后, 通过梯度下降方法,精确确定T -S 模糊模型的所有参数.
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Study on Adaptive Fuzzy Control System Based on Gradient Descent Learning Algorithm
基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究
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So we can use the convolution of Laplacian operator to compute the gradient descent.
因此,可以利用有向拉普拉斯算子的卷积来计算梯度下降迭代公式.
网络文摘精选
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bp 算法基于梯度下降原理,是一种局部寻优算法.
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为此提出一种基于对角递归神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法，并给出一种基于误差梯度下降的在线学习算法，同时证明了闭环控制系统在Lyapunov意义下的稳定性。
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