MLP神经网络中的BDLRF算法

BDLRF算法是一种用于训练多层感知机（MLP）神经网络的反向传播算法的变种。它是由Bishop、Dempster、Laird、Rubin和Feinberg等人于1995年提出的。

BDLRF算法主要是为了解决传统的反向传播算法中存在的局部极小点问题。在传统的反向传播算法中，很容易陷入局部最小值，而无法得到全局最小值。

BDLRF算法通过引入随机性来避免陷入局部最小值。具体来说，它使用一种称为“随机重启”的策略，即在训练过程中，随机地初始化权重和偏置，然后使用反向传播算法进行训练。如果训练过程陷入了局部最小值，就重新随机初始化并重新开始训练。

通过这种方式，BDLRF算法可以在不陷入局部最小值的情况下找到全局最小值。它在实际应用中已经得到了广泛的应用，并取得了不错的效果。