计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (7): 96-98.
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摘要： 本文提出了一种新型权值调整规则，当神经元输出值接近于0或l时，确保足够的权值调整幅度，解决了标准BP（Back Propagation）网络在训练进入平坦区后难以摆脱，训练速度很慢的问题。并给出了利用单隐层BP网络逼近非线性函数的仿真实验，证实了新规则在训练速度上的优越性，得出新规则中控制因子的理想取值为0．95。
关键词: 平坦区 S型函数 梯度下降
Abstract: This paper proposes a new rule to adjust the weight value,which ensures enough weight adjusted range when the output of neuron is close to 0 or 1. The new rule solves a difficult problem for standard BP network to break away from the flat area when it has
Key words: Flat area,S-type function,Gradient descent
. 一种有效脱离平坦区的改进BP网络[J]. 计算机科学, 2008, 35(7): 96-98. https://doi.org/
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