BP神经网络最优解问题

隐层节点数一般大于等于输入层节点数.训练算法Traingdm 可以改成Trainlm等其他算法.

BP神经网络存在学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点而无法得到全

当然是越慢.因为已经接近最低点,训练也进入误差曲面的平坦区,每次搜索的误差下降速度是减慢的.这一点可以在bp神经网络的误差调整公式上看出.事实上收敛速度逐渐减慢,这是正常的,如果一定要避免这种情况,可以自适应改变学习率.由于传统bp算法的学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间.对于一些复杂问题,bp算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进.bp算法可以使权值收敛到某个值,但并不保证其为误差平面的全局最小值,这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值.对于这个问题,可以采用附加动量法来解决.

1.bp神经网络的学习速度和什么因素有关 2.bp神经网络的收敛结果是否

1.和收敛速度,训练时间有关2.不是,哪有全局最优的结果……除非你的问题十分简单,有最优解,那神经网络能得到

BP神经网络是不是隐含层节点数越多越好,还是只要最优就行!

我自己总结的:1、神经网络算法隐含层的选取1.1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型.

怎么看出SVM比BP神经网络收敛速度快

单纯比较收敛速度并没有意义,因为两种方法的原理完全不同.但从得到全局最优解的角度来看,SVM效果较好.一、SVM可以发现全局最优,而BP算法通常只能获得局.

我用bp神经网络做预测,可是每次预测出来的结果都不一样,且差的

收敛和迭代算法有关.反向传播算法是定义一个误差er(往往是输出结果与预想结果之. 可以证明它在迭代次数趋近无穷的时候等于某一解,也可以证明它满足李普希兹条件.

蚁群算法优化BP神经网络 遇到的问题.

蚁群算法的实质是遗传算法,为了避免陷入局部最优解,我使用的办法是基因多样化算法,初始化基因组时,多取几组随机值,然后对这n组数据同时进化优化,并行计算.这样可以大大减低陷入局部最优解的风险

求帮忙写一个bp神经网络优化

仅仅bp怕不行吧,还要结合智能算法才能得出最优解.

我用神经网络做预测,可是每次运行的结果都不同,请问是什么原因?

你说的神经网络应该值的是BP网络吧,由于BP网络有无穷多个局部最优解,所以每次计算的结果都不同,这和你初值设置的不同也有关系.一般来说通过多次试验找到一个合理的次优解作为问题的解.

与传统bp神经网络相比,极限学习机有哪些优点

极限学习机(ELM)算法,随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值,且在训练过程中无需调整,只需设置隐含层神经元的个数,便可获得唯一的最优解,与传统的BP神经网络算法相比,ELM方法学习速度快、泛化性能好.