1)局部极小化问题:从数学角度看,传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法,它要解决的是一个复杂非线性化问题,网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的,这样会使算法陷入局部极值,权值收敛到局部极小点,从而导致网络训练失败。加上BP神经网络对初始网络权重非常敏感,以不同的权重初始化网络,其往往会收敛于...
缺点：学习速度慢；容易陷入局部极小值；网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导；网络推广能力...
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