针对常规BP算法学习效率低,收敛速度慢等缺陷,采用批量学习、附加动量项、自适应学习系数等措施加以改进。
来源:互联网摘选提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。
来源:互联网摘选为了确保神经网络稳定地学习,收敛系数必须小于输入向量相关矩阵的最大特征值的倒数。
来源:互联网摘选颜色分量运算的线性组合系数可通过有监督的学习自动确定。
来源:互联网摘选改进后的B-P网络为3层网络,输入层6个结点,隐形层8个结点,输出层2个结点,并且可以在线调整学习速率η。
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