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一种具有自适应动量因子的BP算法.pdf
第 34 卷第4 期 大连海事大学学报 Vo l. 34 No.4
2008 年 11 月 Journal of Dalian Maritime University Nov. , 2008
文章编号:1006-7736(2008)04-0045田 03
一种具有自适应动量因子的 BP 算法部
张会生1 ， 2 吴微1
(1.大连理工大学应用数学系，辽宁大连 116024;
2 大连海事大学数学系，辽宁大连 116026)
摘要:为提高神经网络的训练速度，提出一种自适应确定带
敛速度慢的缺点，人们提出了许多改进方案[1- 4] 其
动量项 BP 算法中动量因子的方法.在学习率为常数情况下，
中，在网络权值的改变量中加入动量项，是→种有效
根据误差函数关于权值向量的梯度变化情况，自适应调节动
而实用的策略.人们通常通过试验将动量因子取为
量因子数值试验表明，该方法对离线和在线训练均有效，且
(0 ，1)区间内的常数.若动量因子太小，加入动量项
在收敛速度和算法稳定性上优于常动量因子的 BP 算法
的效果不明显，而过于接近 1 ，则会使算法不稳定，
关键词:神经网络;BP 算法;动量因子
因而合理选取动量因子，对网络训练至关重要.文献
中图分类号:TP183 文献标志码:A
[3J 指出，在训练初期，动量项不但不会加快收敛速
A back-propagation algorithm
度，相反会使网络的误差曲线出现震荡.文献[4 J 提
with adaptive momentum factor
出了一种选取最优动量因子和学习率的方法，这一
ZHANG Hui-sheng 1.2 , WU Wei 方法实际上是一种共辄梯度法[5] 具有很好的收敛
速度.但是该方法仅适用于离线训练的情况.当样本
(1. De户αrtment of A户户lied Mathematics ,
Dalian University of Technology , Dalian 116024 , China; 数量很大或样本冗余度高时，在线训练通常比离线
2. De户artment of Mathematics , Dalian Maritime University , 训练更有效.本文提出一种自适应确定动量因子的
Dalian 116026 , Chin
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