对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中 哪种梯度下降方法最好
还有很多,一步正割算法,拟牛顿算法,量化共轭梯度法,弹性梯度下降法等等。
具体可以在MATLAB的help文件训练函数中查看,路径是:NeuralNetworkToolbox>Functions>TrainingFunctions,可以看到各种算法的函数及详细介绍。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

遗传算法为什么可以优化bp神经网络?
神经网络算法可以求最优解嘛?
神经网络可以做优化问题,但不一定能找到最优解。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。
直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上。
2、信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。神经网络:思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
遗传算法优化bp神经网络,训练好后,做预测会更加准确?求大神告知!
想问一下,蚁群算法如何优化神经网络,最好能给一个matlap程序
蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
它由MarcoDorigo于

本文探讨了深度神经网络优化中梯度下降法的不同选择,如一步正割、拟牛顿和弹性梯度下降。遗传算法在优化BP神经网络中的作用也被提及,尽管神经网络可能无法确保找到最优解。此外,文章还讨论了神经网络的直观思维模拟以及遗传算法和蚁群算法在优化神经网络和解决实际问题中的应用,展示了这些算法的潜力和局限性。
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