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摘要:
针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法。通过判断网络误差变化的趋势来决定动态学习率的调整方向,尤其网络误差处于下降状态时,不需调整。该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。最后,对两种算法的仿真比较证明了优化算法的有效性。
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文献信息
篇名 一种BP神经网络学习率的改进方法
来源期刊 长春师范学院学报:自然科学版 学科 工学
关键词 BP神经网络 学习率 收敛速度
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 25-27
页数 3页 分类号 TP389
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DOI
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1 陈思 16 66 3.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
学习率
收敛速度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春师范学院学报:自然科学版
双月刊
1008-178X
22-1276/G4
吉林省长春市长吉北路677号
出版文献量(篇)
3286
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