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初学者神经网络的问题:为什么BP的神经网络存在

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这是因为bp算法是最简单的,BP网络的结构也是最简单和最经典的。
尽管存在缺陷,但实际应用还不错。
实际上,许多其他变体网络,例如Elman网络,实际上使用梯度下降方法。
虽然BP网络已被广泛使用,但它也有一些缺点和缺点,包括以下几个方面。
首先,因为学习速度是固定的,所以网络的收敛速度很慢,需要很长的训练时间。
在一些复杂的问题中,BP算法所需的训练时间可能很长,主要是因为学习速度太小,可以通过使用可变学习速度或自适应学习速度来提高有。
其次,BP算法可以将权重收敛到特定值,但由于梯度下降方法可以生成局部最小值,因此不能保证它是整个误差平面的最小值。
在这个问题上,我们可以使用额外的脉冲方法来解决。
同样,没有关于选择层数和网络隐藏层中的单元数的理论指导。这通常根据经验或通过重复实验确定。
因此,网络通常具有大的冗余度,并且网络学习的负担也在一定程度上增加。
最后,网络的学习和记忆是不稳定的。
换句话说,如果添加学习样本,则训练的网络需要从头开始训练,并且在先前的权重和阈值上没有记忆。
但是,可以保留预测,分类或分组的最佳权重。

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