【摘 要】
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由于误差函数的高维复杂性,BP网络在目前的应用中存在训练速度慢甚至导致网络系统瘫痪的问题,针对训练中的归一化问题、隐层节点数的选取、样本数目的增减法、整体学习率的确
【机 构】
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哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨工业大学数学系
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由于误差函数的高维复杂性,BP网络在目前的应用中存在训练速度慢甚至导致网络系统瘫痪的问题,针对训练中的归一化问题、隐层节点数的选取、样本数目的增减法、整体学习率的确定及训练算法进行了研究.结果表明:训练样本数据不必一定归一化到[0,1],可以通过简单的线性变换将数据转化到某个区间,使数据分布合理,以满足训练需要;根据经验公式,确定隐层节点数的初值,选取规模略大一点的网络开始训练;网络应对学习过的样本加强记忆,更应注意剔除错误样本;引入黄金分割法的思想来调整学习率的步长,效果理想;采用单参数动态搜索算法作为
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