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自适应斜率输出函数的BP算法

A BP algorithm with Self-adapting Slope Output Function
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摘要 在分析BP算法学习过程的基础上 ,提出使用自适应斜率函数作为神经元的输出函数 ,以改善BP算法学习过慢的弱点 .随后讨论了这种改进算法和标准BP算法学习性能上的差异 ,并在此基础上初步分析了网络输入值对这种差异的影响 . On the basis of analyzing the essential of BP algorithm's learning process, the self adapting slope function is used as the output function in neuron. The difference of the learning rate between the new BP algorithm and the standard BP algorithm is discussed. And based on it, how the rate difference is affected by the net inputs is analyzed. The conclusion in practical use is validated.
作者 谭三 盛翊智
出处 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期67-69,共3页 Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)
关键词 神经网络 BP算法 自适应斜率输出函数 多层前向神经网络 学习性能 学习效率 eural net BP algorithm self adapting slope function
  • 相关文献

参考文献4

  • 1叶东毅.BP网络的一个非单调学习算法[J].模式识别与人工智能,1997,10(3):221-225. 被引量:10
  • 2胡守仁.神经网络技术应用[M].长沙:国防科学技术大学出版社,1998..
  • 3胡守仁,神经网络技术应用,1998年
  • 4叶东毅,模式识别与人工智能,1996年,9卷,1期,1页

二级参考文献8

共引文献9

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