本文考虑采用平滑L0正则化（BGSL0）的批梯度方法进行训练和修剪前馈神经网络。
我们展示了为什么BGSL0可以产生稀疏的权重，这对于修剪网络。
我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。
还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。
两个例子是用来证明理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。
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我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。
还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。
两个例子是用来证明理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。
2015/1/7 16:35:10
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本软件是一个使用BP神经网络为制造模型，构建的一个二层网络学习模型，其中输入维数为2，隐层单元数为2，输出为1，模拟了与或门的学习过程。
作者通过制造，使得网络最佳效果能在400次左右能收敛，使用者可以通过多次运行来观察效果。
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2021/7/19 2:12:01
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网络变量LabView与C#通信，LabView是2016版本，C#在VS2017中编写，包含了简单数据通信，复杂数据通信，VS中需求安装MeasurementStudio
2017/3/8 6:20:03
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2019/9/3 15:35:53
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职业选手用的FxSound绝地求生吃鸡配置文件突出脚步声和队友语音,压低枪声和轰隆声运用方法:直接打开FxSound软件导入即可
2020/8/13 5:43:10
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