一种新的快速收敛的反向传播算法

• 作者: 武妍 王守觉
• 来源期刊: 同济大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 反向传播 学习算法
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 1092-1095
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-374X.2004.08.025

摘要

提出了一种新的快速的误差反向传播算法.这种方法从神经网络的权值调节公式入手,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛.并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真,验证了所提出的算法的有效性.结果表明,所提出的算法在收敛速度等方面大大优于通常的BP(反向传播)算法、带动量项的BP算法以及其他的一些改进的算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武妍	同济大学计算机科学与工程系	58	726	15.0	24.0
5	王守觉	同济大学半导体与信息技术研究所	17	129	5.0	10.0