动量因子造句
- 本文小波神经网络采用带动量因子的bp算法来修正网络的权值和减小逼近的误差。
- 反演结果满足工程需要。采用带动量因子的自适应学习率bp算法训练网络，收敛性好。
- 算法上采用含有动量因子的自适应调整学习率的变学习率算法对网络进行学习训练，以提高网络的学习速度，并且可以增加算法的可靠性。
- 本文采用了基于模糊推理的bp学习算法，利用模糊推理系统动态地调整bp算法的学习率和动量因子，弥补了神经网络的不足。
- 算法上采用含有动量因子的自适应调整学习率的变学习率算法或levenberg一marquardi优化方法对网络进行训练，以提高网络的收敛速度。
- 将自适应调整学习率并加入动量因子的梯度下降法和levengurg - marquart训练算法的训练结果做了比较分析，同时引入了性能函数的改进形式。
- 该算法在学习过程中，除了对学习率和动量因子进行自适应调整外，还能根据网络的实际训练情况自适应确定允许均方误差的值，从而克服了传统的bp算法在学习过程中采用的控制方法存在的缺陷。
- 3 .针对神经网络的收敛速度慢的缺陷，本文采用了带有变步长粉和变动量因子“的改进bp算法，针对bp神经网络由于初始权值选取不当容易陷入局部极小点，本文将遗传宣法弓}入到网络初始权值漏定中，提出了遗传算法和bp神经网络相结合遗传bp神经网络的短期负荷预测方法，与传统神经网络方法相比，该方法可以加快网络学习速度和提高学习精度。
- 本课题主要针对前向神经网络? ? bp网络理论与控制器设计进行研究。首先重点对bp网络的结构和学习算法进行了深入研究，揭示了动量因子与网络收敛速度、收敛精度之间的关系，并提出了一种改进的算法。然后研究了采用自适应学习率bp网络的辨识方法，仿真说明其可以自适应地跟踪辨识被控对象。
- 生成器功能是:网络结构中的第一、二层神经元个数和训练参数中的学习速率粉，动量因子a和期望误差值:可由用户在一定范围内自定义;各层的权值、阀值、网络初始样本值及教师值可在友好的界面下输入、修改。
- 用动量因子造句挺难的，這是一个万能造句的方法
手机版