BP神经网络的优化研究与应用

潘文婵; 刘尚东

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BP神经网络的优化研究与应用

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针对BP神经网络自身的一些局限性,诸如易陷于局部极小、网络收敛速度慢、训练时间长等,提出一种改进BP神经网络的研究方案,通过改变传统的固定学习率,引入动态变化,根据均方误差的变化而改变学习率.在误差曲面平坦区域增大学习率,在误差变化剧烈的区域减小学习率,从而加快算法的收敛速度,避免陷入局部极小值.文中在传统BP神经网络中使用动态学习速率,并融合参数可调激活函数来改进BP神经网络.采用公认完备、性能优异的KDD Cup99数据集,分别对改进算法和传统BP算法进行了对比实验.实验结果表明,与传统BP神经网络算法相比,改进算法极大地提高了训练速度,具有训练误差更小、预测精度更高的优点.

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来源
《计算机技术与发展》 |2019年第5期|74-76101|共4页
作者
潘文婵; 刘尚东;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210023;

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 学习率; 均方误差; 深度学习;

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