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【求助】求助神经网路的学习函数与训练函数到底有什么区别，
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学习函数就是一种算法，规则，包括hebb，离散感知器学习规则，连续感知器学习规则（BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的）等等，学习函数包括了权值和阀值学习。训练函数是干什么的，它是一种算法吗，怎样体现的，网络权与阈值的训练函数，梯度下降的BP算法训练函数，梯度下降w/动量的BP算法训练函数等等。 怎么这么多啊？ 学习函数 learnp 感知器学习函数 learnpn 标准感知器学习函数 learnwh Widrow_Hoff学习规则 learngd BP学习规则 learngdm 带动量项的BP学习规则 learnk Kohonen权学习函数 learncon Conscience阈值学习函数 learnsom 自组织映射权学习函数 训练函数 trainwb 网络权与阈值的训练函数 traingd 梯度下降的BP算法训练函数 traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数 traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数 traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数 trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数 trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数 比如bp网络学习函数包括learngd BP学习规则，learngdm 带动量项的BP学习规则，后一种是前一种的改进。但是训练函数怎么又有 梯度下降w/动量的BP算法训练函数？。迷茫中，请指点 |
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Glass_fish
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