神经网络学习算法存在的问题及对策

摘要：

BP算法是前馈神经网络训练中应用最多的算法,但其具有收敛慢和陷入局部极值的严重缺点.为了克服其缺点,近年来人们做了大量的工作.本文从改进的BP算法、智能优化算法、混合学习策略等方面评述了目前应用于前馈神经网络优化的算法,对各种算法的优缺点进行了分析,并给出克服现有算法缺陷的对策.

关键词：前馈神经网络、BP算法、智能优化算法、混合学习策略

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：教育部高校骨干教师资助计划

在线出版日期：2003-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32