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前馈神经网络中的反向传播算法及其改进:进展与展望
被引:51
作者
:
刘曙光
论文数:
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引用数:
0
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0
机构:
西安交通大学
刘曙光
郑崇勋
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机构:
西安交通大学
郑崇勋
刘明远
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机构:
西安交通大学
刘明远
机构
:
[1]
西安交通大学
[2]
西安交通大学 西安
[3]
西安
来源
:
计算机科学
|
1996年
/ 01期
关键词
:
人工神经网络;
反向传播算法;
收敛;
极值;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
BP网络和算法是使用最广泛的神经网络模型之一,但由于它使用悌度算法,因而存在固有的局部极小及收敛速度慢等问题。本文首先回顾了BP算法的产生和和发展过程,之后对BP算法固有的特点进行了阐述,最后针对原基本BP算法的缺陷对各种改进方法进行了全面综述,并指出了这一研究中的有关问题。
引用
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页码:76 / 79
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