BP神经网络学习速度及泛化能力的提高

• 作者: 商杰 朱战立
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Cauchy误差估计器 形态因子 规则化调整
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 20-21
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 2717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2005.04.010

摘要

针对BP网络学习速度的缓慢性及较差的泛化能力,本文提出了几种改进的学习算法.其改进具体表现在以下方面:1)采用Cauchy误差估计器代替传统的LMS误差估计器;2)对常规的Sigmoid函数引入形态因子;3)自适应修改学习率;4)采用规则化调整提高泛化能力.并以MATLAB神经网络工具箱中相关函数验证了3)4)两种改进算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱战立		33	225	9.0	14.0
2	商杰		1	12	1.0	1.0