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采用进化策略的混合式反向传播训练

来源:56doc.com  资料编号:5D24130 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9A5D24130
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资料介绍

采用进化策略的混合式反向传播训练(中文6000字,英文PDF)
摘要
这项工作提出了一种神经网络训练的混合算法,它将反向传播(BP)方法与演化算法相结合。 在所提出的方法中,BP更新网络连接权重,并且(1 1)演化策略(ES)自适应地修改主要学习参数。 该算法可以包含不同的BP变量,如具有自适应学习率(GDA)的梯度下降,在这种情况下,学习率可以通过随机(11)-ES以及GDA的确定性自适应规则进行动态调整; 称为模量搜索的组合优化策略。 该提案在三个不同的领域进行测试,包括时间序列预测,分类和生物识别,使用几个问题实例。 实验结果表明,该混合算法可以大大提高标准BP方法。 总之,所提出的方法提供了对基本BP培训的简单扩展,从而提高了性能并减少了对现实问题中参数调整的需求。

 

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