隐层神经元个数: 试错法或者经验确定 一个包含足够多神经元的隐层,多层前馈神经网络就可以任意精度比较任意函数,所以,总可以找到一个合适的隐层神经元个数。 4.权值阈值更新问题: 标准BP算法: 每次更新只针对单个样例,参数更新非常频繁,不同样例的更新效果可能会有“抵消现象”,为了达到累计误差最小点,可能需要更...
优点: 自适应,自主学习.通过不断的参数更新找出最适宜的权值 非线性映射 缺点: 参数过多时,每次更新都需要操作过多权值,导致收敛速度慢 容易陷入局部最小值 BP算法主要组成 正向传播 逆向传播 正向传播 首先,我们要根据设计好的神经网络图来对参数进行正向传播,这里使用341的神经网络来作为例子 1.向隐藏层的正向传...
优点:较强的收敛性能,结构简单、需要调节的参数少,容易实现,存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制,能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡,因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。 缺点:存在着易早熟收敛,面对复杂问题时收敛精度不高,收敛速度不够快 应用:车间调度、参数优化、图像分类、路径规划。
萤火虫算法是一种基于自然界中萤火虫的求解算法。这种算法以萤火虫的生物特性为基础,模拟萤火虫在食物、繁殖等方面的行为,解决优化问题。在萤火虫算法中,萤火虫会根据其亮度和距离因素移动,以寻找最优解。通过多次迭代,萤火虫算法可以逐渐优化解决方案,找到全局最优解或局部最优解。与其他常用的优化算法相比,萤火虫算法具有...
遗传神经算法相比于BP神经网络算法的优缺点 遗传算法和神经算法,遗传算法遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传和变异等作用机制,实现各个个体适应性