粒子群优化自组织反向传播神经网络研究

"这篇研究论文探讨了一种利用群智能（Swarms Intelligence，SI）技术创建自组织进化的反向传播人工神经网络（BPANNs）的新方法。该方法通过重叠群智能算法来训练神经网络，每个神经元都分配了一个粒子群来搜索其权重。在传统的反向传播神经网络（BPN）遇到局部最小值导致学习率降低时，这种方法能更有效地寻找问题空间中的最优权重、位置最优值和维度最优值。论文中提出的信用分配过程先关注权重和偏差的群智能更新，再通过网络评估粒子的适应度。经过适当调整的SI-BPN过程可在架构空间内针对特定问题构建最优网络，并提供所有潜在配置的类别列表。预计该算法在准确性和训练速度上都将优于传统的反向传播方法。" 这篇研究由Shivnath Ghosh和Santanu Koley撰写，他们在ISIM(IIIM) Dronacharya College of Engineering (Jaipur, Rajasthan)和Gr. Noida (UP)工作。文章链接可访问：https://ssrn.com/abstract=2873677。 在训练神经网络时，局部最小值是一个常见的问题，它会导致学习过程陷入停滞，学习率下降。为了解决这一问题，该论文提出了使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）技术。PSO是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的集体运动寻找全局最优解。在BPANNs中，每个神经元的权重由一个粒子群来优化，每个粒子代表可能的权重值，粒子群在问题空间中搜索最佳解决方案。 信用分配过程是算法的关键组成部分，它负责更新权重和偏差。这一过程基于粒子的适应度，即网络的性能指标，来指导粒子的移动和更新。适应度函数通常衡量的是模型预测输出与实际输出之间的差异。粒子的位置和速度会根据它们当前的适应度和邻居粒子的最优位置进行调整，这使得整个粒子群能够不断探索和改进权重分布。 通过这种策略，SI-BPN算法能够在复杂的多维问题空间中有效地避免局部最小值，并找到更优的网络配置。此外，这种方法不仅限于找到单一的最佳网络结构，还能生成一系列有潜力的配置，为不同的应用需求提供选择。 这项研究引入了一种创新的神经网络训练方法，利用粒子群优化的全局搜索能力，改善了传统反向传播算法在面临局部最小值时的局限性。这可能导致更高效、更准确的神经网络模型，对于机器学习和人工智能领域具有重要的理论和实践意义。