多层前馈式神经网络的HJPS训练算法

• 作者: 张大鹏 李艳来 王宽全
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 训练算法 HJPS算法
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 1790-1795
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4528字
• 语种: 中文

摘要

根据优化理论中的Hooke-Jeeves模式搜索(pattern search)法提出了多层前馈式神经网络快速训练算法HJPS.该算法由"探测搜索"和"模式移动"两个步骤交替进行.其基本思想是探测搜索依次沿各个坐标轴进行,用以确定新的基点和有利于网络误差函数值下降的方向.模式移动沿相邻两个基点的连线方向前进,从而进一步减小误差函数值,达到更快收敛.实验结果表明,同BP算法以及其他几种快速算法相比,HJPS算法在收敛速度和运算时间上都有非常显著的提高.同时HJPS算法的泛化能力很强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张大鹏	香港理工大学计算学系	29	799	15.0	28.0
2	王宽全	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	69	573	11.0	21.0
3	李艳来	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	29	2.0	2.0