典型文献
改进神经网络BP算法及其应用
文献摘要：
BP神经网络由于其结构简单、能够自适应、自己学习,有着优越的非线性映射能力,使得它成为当下神经网络应用中最为面面俱到的一种.但从数学角度看,标准BP神经网络采用最速梯度下降法,所以收敛的速度较为缓慢,轻易就会陷入局部极小得不到全局最优、训练次数要达到一定的数量、学习效率不容乐观等缺点.文章以BP神经网络作为研究对象,从四个方面来介绍BP神经网络的整体框架,首先对BP网络的原理和实现步骤进行了系统概述,其次针对其缺点提出了从增加动量项、自适应调节学习率和优化神经网络结构进行改进方法,再次介绍BP算法相关的应用领域,最后进行总结.
文献关键词：
PB算法;学习率;误差;梯度下降法
中图分类号：
作者姓名：
李越男;徐振平;马心池
作者机构：
长江大学,湖北荆州434023
文献出处：
引用格式：
[1]李越男;徐振平;马心池-.改进神经网络BP算法及其应用)[J].电脑知识与技术,2022(11):86-87
A类：
B类：
改进神经网络,结构简单,非线性映射,网络应用,面面俱到,最速,梯度下降法,轻易,局部极小,得不到,全局最优,学习效率,不容乐观,整体框架,自适应调节,学习率,优化神经网络,神经网络结构,改进方法,PB
AB值：
0.377516
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
