文档介绍：标准BP算法及改进的BP算法应用
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标准的BP算法
BP标准的BP算法是基于梯度下降法，通过计算目标函数对网络权值和阈值的梯度进行修正。
X(k + 1 ) = X(k) - µΔF( X(K) )
X( X(K) )
通过调整学****率µ(K)，从而可得到比标准的BP算法更快的收敛速度。
因此，将附加动量法和自适应学****率调整法两种策略结合起来，既可有效地抑制网络陷入局部极小，又有利于缩短学****时间。
但上述两种改进方法都是在标准梯度下降法基础上发展起来的，它们只利用了目标函数对网络权值和阈值的一阶导数信息。因此，当用于较复杂的问题时，也还存在收敛速度不够快的问题。
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自适应学****速率应用
P = -1::1
T = [- - - - - - - - - - - ];
[R,Q] = size(P);
[S2,Q] = size(T);
S1 = 5;
[W1,B1] = rands(S1,R);
[W2,B2] = rands(S2,S1);
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net = newff( minmax(P), [5,1], {'tansig','purelin'},'traingdx' );
= 1000;
= ;
= ;
= ;
= 'sse';
= 0;
[net,tr] = train(net,P,T);
Y = sim(net,P);
plot(P,T,P,Y,’o’)
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6男女男男女
7古古怪怪古古怪怪个
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