计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (6): 118-120.
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贺一 刘光远 雷开友 贺三 邱玉辉
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摘要: 针对BP算法属于局部优化算法的不足,提出了一种新的全局优化算法——自适应禁忌搜索作为前向神经网络的训练算法。该算法通过邻域和候选集的相互配合,动态地调整候选集中分别用于集中性搜索与多样性搜索的元素个数,提高了算法运行的质量和效率。以经典的异或问题(XOR)为例,进行了对比研究。实验结果表明,该算法与BP算法相比明显提高了网络的收敛概率和收敛精度。
关键词: 多层前向神经网络 禁忌搜索 自适应 局部优化算法 全局优化算法 BP算法 训练算法 元素个数 异或问题 对比研究 收敛精度 候选集 多样性 集中性
贺一 刘光远 雷开友 贺三 邱玉辉. 多层前向神经网络的自适应禁忌搜索训练[J]. 计算机科学, 2005, 32(6): 118-120. https://doi.org/
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