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BP神经网络LM算法是将BP算法和Levenberg-Marquardt算法相结合的一种优化算法。它利用Levenberg-Marquardt算法的快速收敛特性,提高了BP算法在非线性问题上的性能。具体来说,BP神经网络LM算法在每次迭代时,先使用BP算法计算梯度,然后根据误差和阻尼因子来调整权重和偏置。 下面是一个使用BP神经网络LM算法进行二分类任务的示例...
首先在改进了端点检测算法和减少了每帧采样点数的前后分别用同一短时语音进行测试改进后算法对cpu和内存的使用率分别提高了317和473stm32f103vc芯片cpu性能很强劲内存也完全足够系统的使用4它完全可以支持改进后的算法只是识别时间增加了249而这也是人们可以接受的 ARM 开发与应用 文章编号 :1008-0570(2010)11-2-0080-...
由于“用遗传算法去优化BP神经网络”是抽象的, 因为优化的具体实现思路是多种多样的 下面我们不妨举两个常见的思路来分析 ✍️案例1. 用遗传算法优化BP神经网络的初始化权重阈值 先用遗传算法求解一下BP神经网络,然后再用这个权重阈值作为BP神经网络的初始值,进行求解 ✍️案例2.用遗传算法优化BP神经网络的最...
(Back-propagation简称BP算法)是当前前馈神经网络训 练中应用最多的算法. 针对BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点,通过采用基于优化理论的 Levenberg-Marquardt(LM)算法 来改进BP算法.对提取的目标瞬态特性特征归一化后作为BP神经网络的输入, 通过Matlab仿真对网络进 行调整,并将训练好的网络进行军事目标识别.结果...
(Levenberg-Marquardt)算法的收敛速度,针对传统LM算法通过误差矩阵求逆来更新网络参数的计算量较大的缺点,提出一种分治优化算法:基于矩阵分块的递归Cholesky分解算法.并对算法进行了时间复杂度的理论分析对比,最后通过Matlab软件实际仿真实验进行对比验证,理论分析与实验仿真基本吻合.结果表明:对于LMBP算法中更新网络参数值...
基于l-m算法的bp神经网络分类器 王建梅,覃文忠 Keywords: 遥感图像分类,bp神经网络,l-m算法 Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: ?以tm图像为例,讨论了基于levenberg-marquardt(l-m)算法的bp神经网络分类器及其在遥感图像分类中的应用。lm算法是梯度下降法与高斯牛顿法的结合,由于利用了近似...
在讨论NAO模型逆运动学的求解问题以及BP神经网络基本原理的基础上,将LM训练方法运用到BP神经网络中。实验结果表明该方法具有可行性和有效性。 关键词:逆运动学; NAO; RoboCup; BP神经网络; LM算法 0引言 机器人逆运动学问题就是已知位姿求解关节角变量。在RoboCup 仿真3D比赛中,逆运动学求解占有重要地位,它直接...
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