反向传播神经网络收敛性的探讨

来源 :计算机与现代化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：woaidai123

【摘要】

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标准BP算法采用的最陡梯度下降法使得均方误差达到最小的策略可能存在两大问题:①陷入局部最小而没有收敛到全局最小,即不收敛;②收敛速率慢.本文从训练算法角度方面,比较了

【作者】

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林俊章兢

【机构】

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湖南师范大学工学院,湖南大学电气与信息工程学院

【出处】

：

计算机与现代化

【发表日期】

：

2005年7期

【关键词】

：

BP网络收敛性动量算法可变学习速率算法 LEVENBERG-MARQUARDT算法 MATLAB BP neural network convergenc

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标准BP算法采用的最陡梯度下降法使得均方误差达到最小的策略可能存在两大问题:①陷入局部最小而没有收敛到全局最小,即不收敛;②收敛速率慢.本文从训练算法角度方面,比较了标准BP算法、动量算法、可变学习速率算法和Levenberg-Marquardt算法这几种方法的收敛性以及收敛速率,并通过Matlab仿真进行了验证.

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