20xx年醫(yī)學專題—人工神經網絡算法-資料下載頁
2024-11-01 12:02本頁面
【正文】 免地存在有局部極小的問題。通常，在BP算法中，隨機設置初始權值時，網絡的訓練一般較難達到全局最優(yōu)。 3．網絡隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無理論上的指導，一般是根據(jù)經驗或者是通過反復實驗來確定。因此網絡往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網絡學習的負擔。 4．網絡的學習和記憶具有不穩(wěn)定性。如果增加了學習樣本，訓練好的網絡就需要從頭開始重新訓練，對于以前的權值和閾值是沒有記憶的。,第十六頁，共二十頁。,第十七頁，共二十頁。,第十八頁，共二十頁。,第十九頁，共二十頁。,內容(n232。ir243。ng)總結,神經網絡幾乎與AI同時起步，但30余年來卻并未取得人工智能那樣巨大的成功，中間經歷了一段長時間的蕭條。這里之所以選S型函數(shù)作為BP神經元網絡的激活函數(shù)是因為它是連續(xù)可微分的，而且更接近于生物神經元的信號輸入形式。但正因為它采用的的是非線性規(guī)劃中的最速下降法，按誤差的負梯度方向修改權值，因而通常存在著一些問題。1．由于學習速率是固定(g249。d236。ng)的，因此網絡的收斂速度較慢，需要較長的收斂時間,第二十頁，共二十頁。
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