| 基于网络复杂性的BP算法 | |
| 夏战国 ; 王珂 ; 王志晓 | |
| 2015-09-23 ; 2015-09-23 | |
| 关键词 | 前馈神经网络 BP学习算法 网络复杂性 收敛速度 学习步长 |
| 中文摘要 | BP算法(误差反向传播算法)是前馈神经网络中最常用的算法之一。在对前馈神经网络和传统的BP算法研究的基础上,发现了传统算法中存在的问题。通过引入网络复杂性的量,提出了一种新的改进算法,命名为基于网络复杂性的BP算法。该算法能够删除掉冗余的连接甚至节点,通过对网络学习步长的动态调整,避免了算法收敛速度过慢和反复震荡的问题。最后通过实验说明该算法在一定程度上比传统BP算法有一些优越性。 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/17524]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 夏战国,王珂,王志晓. 基于网络复杂性的BP算法[J],2015, 2015. |
| APA | 夏战国,王珂,&王志晓.(2015).基于网络复杂性的BP算法.. |
| MLA | 夏战国,et al."基于网络复杂性的BP算法".(2015). |
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