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本文通过实现多层感知器神经网络反向传播算法,对其中各神经元突触权值和偏置的自适应收敛速度的影响因素进行研究,包括激活函数、学习率和特征的提取及其初始化等.并通过非线性可分的“异或”问题来进行验证,实验结果表明反向传播算法在学习率、特征初值和激活函数选择得当的前提下是一种高效的算法.
多层感知器神经网络反向传播算法的实现与研究
【摘 要】
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本文通过实现多层感知器神经网络反向传播算法,对其中各神经元突触权值和偏置的自适应收敛速度的影响因素进行研究,包括激活函数、学习率和特征的提取及其初始化等.并通过非线性可分的“异或”问题来进行验证,实验结果表明反向传播算法在学习率、特征初值和激活函数选择得当的前提下是一种高效的算法.
【机 构】
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百色学院/信息工程学院 广西 百色 533000
【出 处】
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科学与信息化
【发表日期】
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2020年32期
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