前馈神经网络的一种优化BP算法

摘要：

优化的自适应动量项系数BP算法比传统的固定动量项BP算法无论在训练时间、训练周期、逼近精度上都有很大的改进提高.我们验证了当动量项取值较小时,收敛速度较慢,当动量项取值较大时,可能跨过极小值,引起振荡.而优化的自适应动量项系数的BP算法的随着精度要求不断提高,优势更加明显,传统BP算法已经不能收敛了,优化算法还能以较快速度收敛.

关键词： 最优化理论 人工神经网络 计算机数学 优化算法

作者: 吴小红 金炳尧

作者单位: 浙江师范大学信息科学与工程学(金华)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届中国Rough集与软计算学术研讨会

会议地点: 舟山

会议语种:中文

页码: 240-241

在线出版日期: 2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）