LMS算法

最新推荐文章于 2025-04-09 21:06:39 发布

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LMS算法是一种最小化误差平方和的权值优化方法，通过梯度下降法更新权值，使得训练经验的误差达到最小。在每个训练样例上，权值根据当前和下一次函数评价的差值调整，以此逼近目标公式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

简介

作为进一步精化权值的算法，全名最小均方法（least mean squares)，LMS训练法。
该方法可被看做对可能的权值空间进行随记梯度下降，使误差平方和E最小化。E指训练经验

LMS定义：

对于每一个训练样例 $(b,V_{train}(b))$
使用当前权值计算

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