"BP神经网络激励函数改进研究"
本文主要研究了BP神经网络激励函数的改进,旨在解决标准BP算法中的收敛速度慢、收敛精度低等问题。通过对S型传递函数(激励函数)中引入位移因子,提出了改进的BP网络算法。该算法通过在MATLAB神经网络工具箱中进行仿真实验,验证了改进函数的可行性和收敛速度的提高。
BP神经网络是一种多层前向神经网络,可以实现从输入到输出的任意非线性映射。神经元激励函数通常采用单、双极S型函数,但标准的Sigmoidal函数形式单一,映射范围和位置都是固定不变的,缺少灵活性。
本文提出的改进算法通过引入位移因子,解决了标准BP算法中的缺陷。该算法可以提高收敛速度和收敛精度,满足BP算法快速收敛的需求。实验结果表明,该算法相比标准BP算法,收敛速度提高了61%,收敛精度达到了0.0031。
Logistic曲线是单级S型函数,属于BP神经网络激励函数的一种。该函数的基本特性是:lim /(:r) = 1,lim /(:r) = 0,/(:r) = 1/(1+e^(-k*x))。在MATLAB神经网络工具箱中,该函数的输出区间为(-1,1),对称中心为(0,0)。
BP算法的收敛速度受到多种因素的影响,如神经元数量、学习率、激励函数等。通过对BP网络原理的分析,可以知道任何一个神经元的输入量都要经过传递函数转换后输出。因此,选择合适的激励函数对BP算法的收敛速度有着重要影响。
本文的研究结果表明,引入位移因子的改进算法可以提高BP算法的收敛速度和收敛精度,满足BP算法快速收敛的需求。该研究结果对BP神经网络的发展和应用具有重要意义。
本文的主要贡献是提出了改进的BP神经网络激励函数,解决了标准BP算法中的收敛速度慢、收敛精度低等问题。该算法可以提高BP算法的收敛速度和收敛精度,满足BP算法快速收敛的需求。