对误差反向传播训练算法而言,如何有效提高训练速度?
1、通过全局自适应技术修改全局参数，即对每个可调参数格局学习情况用同样的学习速率改变。
2、通过局部学习自适应来对每个可调节参数采用独自的学习速率，对每个权录取最优学习速率。
3、采用新的激活函数来加快收敛速度。
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深入浅出BP神经网络算法的原理
答：相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络...
人工神经网络之BP模型算法实现
答：科技信息． 计算机与网络 人工袖经网络之B模型算法实坝 P西南林业大学刘鑫赵家刚（讯作者）刘絮子 通［摘要］P网络模型误差反向传播算法，B有效的解决了权值调整问题，也是至今为止应用最广泛的神经网络。因此，本文介绍了B P的网络模型算法理论，并通过c≠言对该算法进行实现，≠语可根据不同样本数据...
BP神经网络(误差反传网络)
答：BP算法的基本思想是:预先给定一一对应的输入输出样本集。学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经过各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播。将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层...
基于Matlab和BP神经网络的固体火箭 发动机比冲性能的预测
答：摘要:本文采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,利用Mat lab神经网络工具箱,建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型,并利用实验数据进行了验证。结果表明,可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测。 关键词:固体火箭发动机比冲; BP算法; Mat lab神经网络工具箱; 人工神经网络 中图分类...
人工智能算法都有哪些
答：1. 神经网络算法：人工神经网络系统自20世纪40年代问世以来，由众多可调整的神经元和连接权值构成，具备大规模并行处理、分布式信息存储和自组织自学习能力。2. BP神经网络算法：又称误差反向传播算法，是监督学习算法中的一种，能够理论上逼近任意函数。其基本结构由非线性变换单元组成，展现出强大的非线性...
神经网络的一道题目
答：附上BP算法的流程：1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层 注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层 其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，...
bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数
答：BP神经网络可以拟合任意非线性函数，因为它采用了反向传播算法来训练网络，通过调整网络权重和偏置，可以逐渐逼近任意非线性函数。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其通过反向传播算法来训练网络。在训练过程中，BP神经网络将输入数据通过网络前向传播，得到输出结果，然后计算输出结果与真实值之间的误差。接...
bp神经网络算法介绍
答：1、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播...
神经网络算法的人工神经网络
答：BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与...
误差反向传播法属于抑制过拟合的技术吗
答：误差反向传播法属于抑制过拟合的技术。过拟合指的是只能拟合训练数据，不能很好地拟合不包含训练数据的其他数据。神经网络要求模型能够具有较高的泛化能力，也就是对不包含训练数据的未观测数据也能进行正确识别。在训练表现力强的模型同时，抑制过拟合的技巧也很重要。防止过拟合的方法有人为增加训练数据集...
