一种基于并行策略的BP改进算法

摘要：

介绍了BP神经网络的基本结构及原理,分析了其收敛慢的原因.为加快其收敛速度,结合带动量梯度下降法提出一种新的算法(PBBP),用多个学习速率不同但结构相同的网络进行并行训练,在每次迭代后都根据误差找出处于最佳状态的网络,并使其它网络的训练参数作适当变化再进行下一次迭代,直到整个网络的误差减小到允许范围内或达到训练次数要求,加快了其收敛速度,能够很好地脱离平坦区.通过在Matlab里编程进行仿真实验证明,该算法是可行的.

关键词：神经网络、BP算法、并行

所属期刊栏目：18

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金Q2006G03

在线出版日期：2008-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：110-112