初始化权值对BP神经网络收敛影响探究

在"初始权值的选择-BP神经网络详解与实例"中，主要探讨了在前馈多层神经网络的BP（Backpropagation，反向传播）算法中，初始权值和阈值设置的重要性。初始权值通常在-1到+1之间均匀随机分配，但这个范围的选择会影响网络的学习过程和性能。如果选择不合适，可能会导致学习过程陷入“假饱和”或局部极小点，阻碍网络的收敛。 研究者注意到，初始权值和阈值的赋值范围会根据网络结构、训练样本的特性而变化，因此需要针对具体情况进行调整。本文作者通过实验确定了用于其神经网络模型的初始权和阈值随机赋值范围为-0.5到+0.5，这是为了防止过早陷入局部最优解，并提高网络的收敛速度。 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs），特别是BP神经网络，是人工智能领域的重要组成部分，它的目标是模仿人脑的工作原理，实现数据处理和学习。ANN的学习过程包括理论研究，如建立ANN模型和学习算法，如反向传播算法，以优化神经元间的连接权重，使其能够适应输入数据并达到预期的输出。此外，还涉及实现技术的研究，探讨如何用物理、光学或生物学手段构建神经计算机。 在应用层面，ANN广泛应用于模式识别、故障检测、智能机器人等领域，展示了其在复杂任务中的潜在优势。研究ANN不仅有助于理解思维本质，还旨在构建出功能类似人脑的计算机，即ANN计算机，以及开发出在传统计算机难以胜任的模式识别、组合优化和决策判断等任务中的高效解决方案。 早期神经网络研究经历了两次热潮和低谷，其中1943年McCulloch-Pitts模型和1958年的感知机是早期里程碑。然而，70年代至80年代初由于某些原因进入了低潮。第二次热潮在1982年随着Hopfield模型的提出，它引入了非线性动力学网络，展示了与符号逻辑处理不同的解决问题方式，为神经网络研究注入了新的活力。 总结来说，初始权值的选择在BP神经网络中扮演着关键角色，它影响着网络的性能和学习效率。通过细致的参数调整和理解神经网络的内在机制，研究人员可以优化网络设计，使其在实际应用中发挥最大效能。