BP神經網絡的參數改進參考?
參考文獻:黃巧巧. 基於BP神經網絡的手寫數字識別系統研究[D].華中師範大學,2009. 47-52
BP神經網絡的缺陷:收斂速度慢和局部極小點的問題
使用的改進方案有
1. 學習速率(learning rate)的改進
1.1在訓練開始時采用較大的學習速率,在叠代訓練時將學習速率減小。
1.2自適應學習速率(略)
2. 激勵函數的改進。傳統方式使用S函數,對收斂速度,學習效率,誤入局部最小等問題進行調整
2.1采用三角函數f(x) = (0.5/λ)sin(λx)+0.5/λ
2.2采用改進的S函數 f(x) =
3.附加動量的改進,抑制局部最小的結果
△w(k+1) = (1-mc)η▽f(w(k))+mc
w為權值向量,k為訓練次數,mc為動量因子,▽f(w(k))為誤差函數的梯度。
試了一下2.2,確實有點效果。
BP神經網絡的參數改進參考?
相關推薦
BP神經網絡的參數改進參考?
learning 缺陷 師範 次數 速度 bsp image 大學 速度慢 參考文獻:黃巧巧. 基於BP神經網絡的手寫數字識別系統研究[D].華中師範大學,2009. 47-52 BP神經網絡的缺陷:收斂速度慢和局部極小點的問題 使用的改進方案有 1. 學習速率(lear
卷積神經網絡參數
features out 二維 時也 卷積神經網絡 num str 十分 eat 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習技術中極具代表的網絡結構之一,在圖像處理領域取得了很大的成功,在國際標準的ImageNet數據集上,
python構建bp神經網絡_鳶尾花分類(一個隱藏層)__1.數據集
data learn 9.png blog spa src 兩個 idt 數據 IDE:jupyter 目前我知道的數據集來源有兩個,一個是csv數據集文件另一個是從sklearn.datasets導入 1.1 csv格式的數據集(下載地址已上傳到博客園--
bp神經網絡的實現C++
tin sam col class () nbsp out cout 0.00 #include <iostream> #include<stdlib.h> #include <math.h> using namespace std;
BP神經網絡(手寫數字識別)
根據 公式 輸入 廣泛 不可變 理想 變化 n) 放大 1實驗環境 實驗環境:CPU [email protected]/* */,內存8G,windows10 64位操作系統 實現語言:python 實驗數據:Mnist數據集 程序使用的數據庫是mni
BP神經網絡
直觀 ima ear 利用 hive oid 映射 分數 隱藏 BP 神經網絡中的 BP 為 Back Propagation 的簡寫,最早它是由Rumelhart、McCelland等科學家於 1986 年提出來的,Rumelhart 並在Nature 上發表了一篇非常
詳細MATLAB 中BP神經網絡算法的實現
12c 這樣的 rfi one 節點數 jpg exce erl mat MATLAB 中BP神經網絡算法的實現 BP神經網絡算法提供了一種普遍並且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或者向量的函數,這裏就簡單介紹一下如何用MATLAB編程實現該算法。
為什麽說BP神經網絡就是人工神經網絡的一種?
bp神經網絡 人工神經網絡 BP( Back Propagation)網絡是由Rinehart等於1986年提出的,是一種按誤差逆傳播算法訓練的,多層前饋網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。–BP網絡能學習和存儲大量的輸入、輸出模式映射關系,而無須事前揭示描述這種映射關系的數學方程。–其學習規則
【nginx筆記】系統參數設置-使Nginx支持更多並發請求的TCP網絡參數
logs 個數 服務 操作 fin 主動 長度 連接數量 內核參數 首先,需要修改/etc/sysctl.conf來更改內核參數。例如,最常用的配置: fs.file-max = 999999 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.tcp_
bp神經網絡模型推導與c語言實現(轉載)
思路 包括 表示 現在 clas 兩個 通過 val c++ 轉載出處:http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP 神經網絡中的 BP 為 Back Propagation
Matlab-bp神經網絡
RR -o out leg 比較 標簽 ron bsp abs 一、工作流程 1、加載數據,產生訓練集與測試集(驗證集) 首先加載樣本,其中樣本的輸入叫做:特征(變量),其輸出值叫做:理想值,將樣本分為訓練樣本(學習所用)和測試樣本(效果測試仿真所用)
Javascript實現BP神經網絡
BP神經網絡 機器學習 Javascript BP神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡。BP神經網絡誤差反向傳播神經網絡: 置各權和閾值的初始化 給定P個訓練樣本Xp(p=1,2,...,p) 和對應的理想輸出Dp(p=1,2,...p) 信息前向
Linux網絡參數配置
IP地址範圍 dns cover 默認 sys collision multi tro 客戶端 一、網絡配置 解決克隆虛擬機網卡名非eth0的解決方案 vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 把NAME=eth0行刪除 #
Linux 實例常用內核網絡參數介紹與常見問題處理
win 其他 max 重要 linux 網絡 dev ica 編程語言 次數 本文總結了常見的 Linux 內核參數及相關問題。修改內核參數前,您需要: 從實際需要出發,最好有相關數據的支撐,不建議隨意調整內核參數。 了解參數的具體作用,且註意同類型或版本環境的內核參數
BP神經網絡公式推導及實現 MNIST
result protect 包括 狀態 集合 bp算法 print rate error BP神經網絡的基礎介紹見:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471,這裏主要以公式推導為主。 BP神經網
BP神經網絡在python下的自主搭建梳理
sar == matplot lines zeros mnist form final display 本實驗使用mnist數據集完成手寫數字識別的測試。識別正確率認為是95% 完整代碼如下: 1 #!/usr/bin/env python 2 # coding
BP神經網絡的理論理論常識
得出 一個 數通 inf 訓練 http 結構 入參 測試 BP神經網絡的簡單結構:輸入層、一個或者多個隱層、輸出層。圖如下: 在圖中,涉及到的參數有:X1--Xn為輸入參數。輸入參數通過輸入層和隱層之間的的鏈接權重進行計算,到達隱層。 隱層的輸入參數通過隱層自帶的
BP神經網絡的數學常識
數學 數據 輸出數據 部分 查詢 比例 query 輸出 wid 輸入數據X1-Xn。 輸入層和隱層之間的權Wji 隱層的輸入數據為:∑iwjixi 隱層的輸出數據為:yj = f(∑iwjixi)。其中f(x)= 隱層的輸入數據為:∑jwkjyj 隱層的輸出數據為:
利用MATLAB工具箱學習BP神經網絡
3.1 設定 標準 事先 單位 4.0 參數 cor 限制 BP神經網絡:BP網絡(Back Propagation)是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一,是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出。BP
Python實現——二層BP神經網絡
直線 python erro 隱藏 運用 每次 能夠 維度 turn 2019/4/20 二層BP神經網絡 但是仍有部分在公式上的不明了,但是其運作方式還是很簡單的,先簡單解析我的代碼 from createData import generate_data 是本次所解題目