基于自适应动量因子的 BP 神经网络优化方法研究 王锦[1]; 赵德群[1]; ...

1? n为训练次数,η为动量因子,一般取0.95左右 18 16 4.6 BP人工神经网络模型的改进 4. 引入放大因子 5. 用蚁群优化算法选择最优初始权值 蚁群优化算法是一......

自学习模型为 △Wij(n+1)= h ×Фi×Oj+a×△Wij(n) (5) h -学习因子;Фi-输出节点 i 的计算误差;Oj-输出节点 j 的计算输出;a动量因子。 3 BP ......

trainlm net.trainParam.mc net.trainParam.lr_inc 动量因子(缺省 0.9) traingdm、traingdx 学习率 lr 增长比(缺 traingda、traingdx 省为 1.05) net.train......

BP 神经网络算法原理: 输入信号 xi 通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,...

%动量因子(缺省0.9) net_1.trainParam.epochs = 10000; %最大训练次数 net_1.trainParam.goal = 0.001; %训练要求精度 学习神经网络的好助手,可以仿照其中的......

动量因子 (4)BP 神经网络预测函数 SimOut = sim('model', Parameters) & y=sim(net,x) 函数功能:用训练好的 BP 神经网络预测函数输出 net:训练好的网络 x......

1? ?wij n为训练次数,η为动量因子,一般取0.95左右 18 16 4.6 BP人工神经网络模型的改进 4. 引入放大因子 5. 用蚁群优化算法选择最优初始权值 蚁群优化算法......

(NaN表示不显示,缺省25) net_1.trainParam.lr = 0.025; %学习率(缺省0.01) net_1.trainParam.mc = 0.9; %动量因子(缺省0.9) 学习神经网络的好助手,......

(缺省为 inf) traingd、traingdm、traingda、 traingdx、trainrp、traincgf、 traincgp、traincgb、trainscg、 trainbfg、trainoss、trainlm 动量因子(缺省 0.9) ......

{1}%隐层阈值 net.lw{2,1}%输出层权值 net.b{2}%输出层阈值 sim(net,P) 举例 2、利用三层 BP 神经网络来完成非线性函数的逼近任务,其中隐层神经元个......

设置动量因子的命令同 traingdm <4>网络配置参数 一些重要的网络配置参数如下: net.trainparam.goal :神经网络训练的目标误差 net.trainparam.show : 显示中间结果......

% 附加动量因子 net.trainParam.epochs =1000; net.trainParam.goal = 1e-4; %设置的目标 %pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 rand('state',0......

(NaN表示不显示,缺省25) net_1.trainParam.lr = 0.025; %学习率(缺省0.01) net_1.trainParam.mc = 0.9; %动量因子(缺省0.9) 学习神经网络的好助手,......

sim(net , P, Pi, Ai, T ) BP 网络的训练函数 训练方法 梯度下降法 有动量的梯度下降法 自适应 lr 梯度下降法 自适应 lr 动量梯度下降法 弹性梯度下降法......

%动量因子(缺省0.9) net_1.trainParam.epochs = 10000; %最大训练次数 net_1.trainParam.goal = 0.001; %训练要求精度 学习神经网络的好助手,可以仿照其中的......

在模型训练中采用 改 进的 BP 网络——动量因子法,输入是随机产生的 100 组数据,输出是通过已 知函数得到的相应期望输出,通过 BP 网络的 5000 代训练可以与......

自学习模型为 △Wij(n+1)= h ×Фi×Oj+a×△Wij(n) h -学习因子;Фi-输出节点i的计算误差;Oj-输出节 点j的计算输出;a-动量因子。 BP网络模型的......

动量因子 (4)BP 神经网络预测函数 SimOut = sim('model', Parameters) & y=sim(net,x) 函数功能:用训练好的 BP 神经网络预测函数输出 net:训练好的网络 x......

BP 算法可以找到全局最优解,而当采用自适应学习 速率时,BP 算法可以缩短训练时间, 采用这两种方法也可以用来训练神经网络, 该方法称为动量-自适应学习速率调整算法......