【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种大规模数据回归神经网络快速训练方法其特征在于，该方法采用平均梯度方向和梯度残差主成分方向同时更新内部系数的大规模数据进行回归神经网络快速训练，通过误差反传得到各训练样本处目标函数对内部系数的梯度后，对训练样本进行分组，根据各训练样本处目标函数值分别对整个训练样本集和各组的梯度加权平均，在全局平均梯度和组平均梯度与全局平均梯度正交的残差主成分方向共同更新内部系数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨广文，李连登，付昊桓，袁龙，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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