共轭梯度BP算法在Matlab 7.0中的实现

• 作者: 李玥 行小帅 陈朝阳
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: BP神经网络 Matlab 神经网络工具箱 共轭梯度
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 科学计算与信息处理
• 页码范围: 125-127
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.18.041

摘要

应用Matlab 7.0中神经网络工具箱建立BP神经网络的最优化求解方法,采用共轭梯度法对网络的权值和阚值进行优化计算,实现网络权值和阈值的快速计算,为分析神经网络的合理结构提供了必要条件.对BP神经网络的传统梯度下降法与共轭梯度算法进行了仿真.这里通过对算法的训练速度,容错泛化能力等方面加以讨论,多方面印证共轭梯度算法的优越性,仿真结果凸显了训练速度的大幅提高,尤其对训练后网络受损情况下的泛化能力,采用线性回归的方法进行了仿真验证,同样得到满意结果,从新的角度支持了共轭梯度BP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	行小帅	山西师范大学物理与信息工程学院	33	599	9.0	24.0
2	李玥	山西师范大学物理与信息工程学院	3	20	2.0	3.0
3	陈朝阳	山西师范大学物理与信息工程学院	1	17	1.0	1.0