神经网络与机器学习笔记—LMS（最小均方算法）和学习率退火

最新推荐文章于 2025-06-03 16:59:21 发布

京城一十三

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分类专栏：神经网络与机器学习文章标签：神经网络与机器学习 LMS（最小均方算法）模拟退火宋孖健

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013761036/article/details/90828407

这篇博客介绍了LMS（最小均方算法）与Rosenblatt感知器算法的区别，重点在于LMS算法中无需使用压制函数。文章通过信号流图展示了LMS算法的工作原理，并总结了算法的关键点。此外，博主探讨了学习率退火在防止泛化能力下降方面的重要性，指出静态学习率可能导致问题，动态调整参数能带来更好的效果。实验结果显示，成功率为96.6797%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

神经网络与机器学习笔记—LMS（最小均方算法）和学习率退火

LMS算法和Rosenblatt感知器算法非常想，唯独就是去掉了神经元的压制函数，Rosenblatt用的Sgn压制函数，LMS不需要压制函数，两者一样是只有单个神经元。

LMS算法信号流图

算法小结：

然后在说下退火：

#pragma once

#include "stdafx.h"

#include <string>

#include <iostream>

using namespace std;



int gnM = 0;      //训练集空间维度

int gnN = 0;      //突触权值个数



double gdU0 = 0.1;  //初始学习率参数，用于退火，前期可以较大

double gdT = 1;  //控制退火用的开始降温的时间点

double gdN = 0;  //当前工作时间（神经网络学习次数）



//退火

//U=U0/(1+(N/T))

double GetNowU() {

gdN++;

//cout<< gdU0 / (1.0 + (gdN / gdT))<<endl;

return gdU0 / (1.0 + (gdN / gdT));

}



void LMSInit(double *dX, const int &nM, double *dW, const int &nN, const doubl