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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種改進(jìn)方法-全文預(yù)覽

  

【正文】 群體中個(gè)體之間的信息交換,搜索不依賴(lài)于梯度信息,算法魯棒性強(qiáng),不易陷于局部最優(yōu),但是收斂到全局最優(yōu)解所需的時(shí)間可能很長(zhǎng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種改進(jìn)方法 發(fā)展趨勢(shì) : ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向模擬人類(lèi)認(rèn)知的道路上更加深入發(fā)展 ,與模糊系統(tǒng)、遺傳算法、進(jìn)化機(jī)制等結(jié)合,形成計(jì)算智能,成為人工智能的一個(gè)重要方向,將在實(shí)際應(yīng)用中得到發(fā)展。如:對(duì)輸入初始參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重參數(shù)進(jìn)行歸一化等 ? 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的參數(shù)來(lái)提高訓(xùn)練速度的方法。如:動(dòng)量項(xiàng)法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率法、共軛梯度法、牛頓迭代法等 ? 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)方式來(lái)提
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