采用SASSFBP算法训练多层前馈网络

摘要：

针对常规BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题,本文提出了一种新的BP算法--SASSFBP算法.该算法根据训练中最近两个梯度的符号及其相对大小来动态地改变权步因子,提高了神经网络的收敛速度,并同时结合模拟退火算法来避免陷入局部极小.仿真实验结果表明:SASSFBP算法在收敛速度与运算精度,以及避免陷入局部极小的能力等方面均明显优于常规的BP算法.

关键词： 多层前馈神经网络 BP算法 自适应权步因子BP算法 模拟退火算法

作者: 唐胜 周经野 钱跃良 李锦涛

作者单位: 中国科学院,计算技术研究所,北京,100080 湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国科学院计算技术研究所第七届计算机科学与技术研究生学术讨论会

会议地点: 四川广元

会议语种:中文

页码: 29-35

在线出版日期: 2002-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）