8、高效训练算法全解析

高效训练算法全解析

在神经模糊网络的训练中，选择合适的训练算法至关重要。训练算法一般可分为监督学习、无监督学习和强化学习算法这三大类，具体采用哪种学习技术取决于神经模糊网络的特定范式。

1. 监督学习算法

监督学习是一种机器学习技术，它借助输入和期望输出数据来调整神经网络（NN）或模糊网络的权重，从而近似非线性函数或关系。常见的监督学习技术有：
- 感知机（Perceptron）
- Adaline
- Madaline
- 反向传播（Backpropagation，BP）
- 玻尔兹曼机（Boltzmann machine）

输出变量可以是连续值（回归）或离散值（分类）。学习的目标是在网络接触大量训练数据后，能针对给定的输入值准确预测输出值。

2. 无监督学习算法

无监督学习在训练网络时无需已知的输出值，而是利用一些内部策略和局部信息创建数据的因子代码，使输出数据在统计上相互独立。无监督学习的示例包括：
- 自适应共振理论（Adaptive resonance theory，ART1 和 ART2）
- 霍普菲尔德网络（Hopfield networks）
- 双向联想记忆（Bidirectional associative memory）
- 学习向量量化（Learning vector quantization）
- 反向传播（Counter propagation）

无监督学习通常将数据视为随机变量，并为数据集构建联合密度模型，因此可与贝叶斯推理结合以产生条件概率。

3. 反向传播算法 <