通过引入Bagging算法和Ada Boost算法,分别与BRB相结合提出了基于梯度下降法(gradient descent algorithm,GDA)的置信规则库系统的集成学习方法,并分别应用于输油管道检漏、多峰函数的置信规则库训练,将多个BRB子系统集成,提高系统的推理...
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the gradient descent algorithm 梯度下降法
natural gradient descent algorithm 自然梯度下降法
stochastic gradient descent algorithm 随机梯度下降算法
constrained gradient descent algorithm 受约束梯度下降法
a natural gradient descent algorithm 自然梯度下降法
stochastic parallel gradient descent algorithm 随机并行梯度下降算法
gradient-descent learning algorithm 梯度学习算法
Gradient descent algorithm is an efficient method to train FNN, and it can be realized in batch or incremental manner.
梯度下降算法是训练多层前向神经网络的一种有效方法，该算法可以以增量或者批量两种学习方式实现。
A few or all of the parameters of the controller are adjusted by using the gradient descent algorithm to minimize the output error.
运用最优梯度下降法使目标的计算值与期望值误差最小来迭代优选权重，建立迭代算法模型。
Furthermore, the condition of the faster convergence of the proposed algorithm comparing with the conventional gradient descent algorithm with momentum term is derived.
进而给出了在梯度一定的条件下，所提出的算法比传统的带动量的梯度法收敛快的条件。
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