LM算法的BP神经网络 bp神经网络与lstm 1 简介 基于BP+ELM+LSTM+BiLSTM+SAELSTM多种算法实现数据预测. 1.1 BP神经网络 BP神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系,并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重,使整个网络的误差最小。因
事实上,你从所有可以找到的资料里看到的LM算法的说明,都可以找到类似于“如果目标函数值增大,则调整某系数再继续求解;如果目标函数值减小,则调整某系数再继续求解”的迭代过程,这种过程与上面所说的信赖域法是非常相似的,所以说LM算法是一种信赖域法。 LM算法需要对每一个待估参数求偏导,所以,如果你的拟合函数 f...
本发明公开了一种基于LMBP神经网络温度补偿算法,包括以下步骤:包括以下步骤:S1、训练数据:设计高低两个类别的LMBP神经网络温度补偿算法,并进行训练;S2、样本数据预处理:进行数据处理,将预测值转换为对应的流量值;S3、网格参数设计:选定网络训练函数,并校正网络权值和阈;S4、确定隐含层节点个数N拟定为5‑14。本...
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...
采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法 郝欢陈亮张翼鹏,解放军理工大学通信工程学院,江苏南京(210007) 摘要,传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘,(LS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-...
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-...
算法是梯度下降法与高斯 牛顿法的结合,由于利用了近似的二阶导数信息, 算 L-M - L-M 法比梯度法快。就训练次数及准确度而言, 算法明显优于变学习率法的 算法。 L-M BP 关键词:遥感图像分类; 神经网络; 算法 BP L-M 中图法分类号: P237.4 人工神经网络是当前科学技术发展中的一门 维数为 ,新的权值...
1.2 LM-BP人工神经网络 LM算法收敛速度快,在系统运算中,忽略二阶以上的导数项,转化为线性二乘问题,因此,具备提高BP神经网络模型的运行效率,增加容错率,有效提升岩石可钻性分析的预测精准率。 BP神经网络具有良好的自适应性,自组织性,及很强的学习、联想、...
BP神经网络的LM算法及其对颗粒碰撞振动阻尼的预测 维普资讯 http://www.cqvip.com
我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法: 1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否反向传播 =>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>修正各层单元的权值,直到误差减少到可接受程度。