多层感知器学习算法研究

• 作者: 王之仓 邓伟
• 来源期刊: 青海师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多层感知器 学习算法 趋势外推 均衡因子 TWEBP
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7542.2007.01.010

摘要

多层感知器是一种单向传播的多层前馈网络模型,由于具有高度的非线性映射能力,是目前神经网络研究与应用中最基本的网络模型之一.BP算法是多层前向神经网络中应用最重要的算法,但是由于BP算法实质是一种梯度下降的搜索算法,它存在着其固有的不足,如收敛速度较慢,易于陷入误差函数的局部极值.本文基于权值外推和三项因子的思想,提出了一种改进算法,能够有效的提高网络收敛的速度和精度,计算机仿真结果也有力的证实了这一点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王之仓	苏州大学计算机科学与技术学院	26	76	6.0	7.0
3	邓伟	苏州大学计算机科学与技术学院	73	313	9.0	12.0