小白对于bp神经网络matlab实例的数据集的问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-26 09:14 标签： bp神经网络matlab实例

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1. traingd:批梯度下降训练函数,沿网络性能參数的负梯度方向调整网络的权值和阈值.

2. traingdm:动量批梯度下降函数,也是一种批处理的前馈bp神经网络matlab实例训练方法,不但具有更快的收敛速度,而且引入了一个动量项,有效避免了局部最小问题在网络训练中出现.

3. trainrp:有弹回的BP算法,用于消除梯度模值对网络训练带来的影响,提高训练的速度.(主要通过delt_inc和delt_dec来实现权值的改变)

4. trainlm:Levenberg-Marquardt算法,对于中等规模的BPbp神经网络matlab实例有最快的收敛速度,是系统默认的算法.由于其避免了直接计算赫赛矩阵,从而减少叻训练中的计算量,但需要较大内存量.

5. traincgb:Plwell-Beale算法:通过判断前后梯度的正交性来决定权值和阈值的调整方向是否回到负梯度方向上来.

6. trainscg:比例共轭梯度算法:将模值信赖域算法与共轭梯度算法结合起来,减少用于调整方向时搜索网络的时间.

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