资料介绍
神经网络具有大规模并行处理、分布式信息存储以及良好的自组织自学习能力等特点。因此神经网络被称为有史以来发明的最美丽的编程范式之一。在传统的编程中,我们告诉计算机做什么,怎么做,将大问题分成很多小问题逐一解决。但是使用神经网络,我们不需要告诉计算机该怎么做,它会自己从观测到的数据中获悉,自己找出问题的解决办法。在这其中,BP 神经网络算法应用最为广泛,但是在实际应用该算法的时候发现该算法也存在很多的不足之处,训练速度慢,网络训练失败可能性大,训练结果局部收敛等。文中通过改进型的BP算法,提高学习速率,改善神经网络的学习性能,并用改进的BP 神经网络来识别MNIST 数据集,结果显示识别效果显著提升。
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