基于em算法且能以概率1全局收敛的混合学习算法

文章指出了随机神经网络em学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷.针对三层随机感知机,文章将em学习算法与solis和wets的随机优化算法结合起来,提出了三层随机感知机的混合型新学习算法hrem.文章从理论的角度证明了混合型新学习算法hrem能以概率1全局收敛于随机感知机的基于kullback-leibler差异度量的最小值.这一理论结果对em学习算法的深入研究有重要意义.