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LM法全称为Levenberg-Marquardt（列文伯格-马跨特）法
它就是matlab工具箱中BP的默认训练方法---trainlm法
本文展示学习LM法的学习顺序建议
本节介绍《LM算法训练BP》的学习顺序和相关文章
本章学习目标与学习顺序
本章的目标是学习如何用LM法训练BP神经网络
也即matlab里的trainlm训练算法
学习顺序如下
一、了解LM算法原理
了解高斯-牛顿法原理与LM算法原理
LM法是基于高斯牛顿法与梯度下降法的
因此需要先学习高斯-牛顿法
相关文章：
👉《高斯-牛顿法原理》
👉《LM算法思想与介绍》
二、浏览LM在求解BP的具体应用
LM法应用于BP时，需要算出具体的公式
浏览LM算法在求解BP时的具体公式与算法流程
相关文章：
👉《LM算法求解BP神经网络》
👉《LM法求解BP的算法流程》
三、阅读代码强化学习理解
结合算法流程与相关公式
阅读代码LM法的实现代码
相关文章：
👉《trainlmBP.m》
👉《trainlmBP的测试Demo》
End