具有溫度屬性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”（ARTIFICIALNEURALNETWORK）是一門是近年來再度興起并得到迅速發(fā)展的前沿交叉學科,它是一種在對人腦組織結構和運行機制的認識理解基礎之上模擬其結構和智能行為的工程系統(tǒng).我們提出了一種新的有導師的多層感知器訓練算法--具有溫度屬性的學習算法.該算法的神經(jīng)元模型引入神經(jīng)元的溫度作為個體屬性,并把這個參數(shù)看作是一種可調參數(shù).整個算法由兩個階段組成,分別是在權值空間的Backpropagation階段和在溫度參

2、數(shù)空間的梯度上升階段.當BP階段在權值空間的學習過程中陷入到一個未滿足學習要求的極小值中時,剛開始梯度上升階段,通過沿著梯度上升的方向修改溫度參數(shù)的方式,這種學習算法可以比較有效的幫助網(wǎng)絡脫離局部最小值.我們將新算法應用到異或問題,Parity問題和阿拉伯數(shù)字的識別問題等一系列訓練任務來驗證算法的性能.實驗的結果表明新的算法具有脫離局部最小值的能力,因而比傳統(tǒng)的BP算法有更加可靠的全局匯聚性能.由于采用確定性搜索方式,新方法相對于模擬退

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