bp神经网络优化算法对比,bp神经网络的优化算法

matlab的遗传算法优化BP神经网络

对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。

本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值，并对比使用遗传算法前后的效果。

步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。

并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、 数据预处理：归一化处理。3、 构建BP神经网络的隐层数，次数，步长，目标。

4、 使用训练数据input_train训练BP神经网络net。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络BP算法中,如何选择网络学习效率及阈值调整效率

bp神经网络的算法改进一共有多少种啊！麻烦举例一下！

改进点主要在以下几个方面1激励函数的坡度———————误差曲面的平台和不收敛现象————————————————激励函数中引入陡度因子，分段函数做激励函数2误差曲面——————误差平方做目标函数，逼近速度慢，过拟合————————————————标准误差函数中加入惩罚项————————————————信息距离和泛化能力之间的关系，构建新的神经网络学习函数3网络初始权值的选取—————————通常在【0,1】间选取，