神经网络权值优化算法
时间: 2023-08-30 13:09:36 浏览: 67
回答: 神经网络权值优化算法是指通过调整神经网络中的权值,使得网络的输出误差尽可能小。其中一种常用的算法是反向传播算法(Backpropagation,BP算法)。BP算法是一个迭代过程,每一轮将各权值调整一遍,直到输出误差小于某一允许值为止。它使用了梯度下降算法,通过迭代运算求解权值,相当于学习记忆问题。\[1\]神经网络具有处理数值数据的计算能力,同时也具有处理知识的思维、学习、记忆能力。它通过学习和记忆,找出输入和输出变量之间的非线性关系,然后在执行问题和求解时,根据已经训练好的网络进行推理,得出合理的答案和结果。\[2\]在神经网络的训练过程中,可能会出现权值调节过大导致网络麻痹的现象。当权值调得过大时,神经元的加权总和可能会偏大,使得激活函数的输入工作在饱和区,导致激活函数的导数非常小,从而使得对网络权值的调节几乎停顿下来。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [bp神经网络权值调整公式,bp神经网络算法推导](https://blog.csdn.net/aifamao2/article/details/126505356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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