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一种BP网的学习速率与动量项自适应算法
引用本文:宫宁生,钱春阳,张媛.一种BP网的学习速率与动量项自适应算法[J].小型微型计算机系统,2013,34(8).
作者姓名:宫宁生  钱春阳  张媛
作者单位:1. 南京工业大学电子与信息工程学院,南京,210009
2. 安徽建筑工业学院电子与信息工程学院,合肥,230601
基金项目:国家"九七三"重点基础发展研究计划项目,软件开发环境国家重点实验室开放课题
摘    要:针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取.

关 键 词:AB网络  BP算法  动量项  学习速率  梯度下降法

Self-adjusting Learning Rate and Momentum Term Algorithm of BP Network
GONG Ning-sheng , QIAN Chun-yang , ZHANG Yuan.Self-adjusting Learning Rate and Momentum Term Algorithm of BP Network[J].Mini-micro Systems,2013,34(8).
Authors:GONG Ning-sheng  QIAN Chun-yang  ZHANG Yuan
Abstract:
Keywords:AB network  BP algorithm  momentum term  learning rate  gradient descent method
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