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多层感知器训练样本过多预测不准训练样本小则精度好!

发布时间:2019-05-27 22:32 来源:未知 编辑:admin

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  多层感知器是一种单向传播的多层前馈网络模型,由于具有高度的非线性映射能 力,是目前神经网络研究与应用中最基本的网络模型之一,广泛应用于模式识别、图 像处理、函数逼近、优化计算、最优预测和自适应控制等领域。而多层感知器采用的 是BP算法。BP算法的收敛速度慢是个固有的缺点,因为它是建立在基于只具有局 部搜索能力的梯度法之上的,是只具有局部搜索能力的方法,若用于多个极小点的目 标函数时,是无法避免陷入局部极小和速度慢的缺点的。因此,对BP算法的研究一 直以来都是非常重要的课题。

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