1、粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法。同遗传算法 ...
定义: 粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合,每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定,以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数,适应度值表示神经网络的误差,误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能,粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小,改变粒子的速度也就是更新网络权值,以减少均方误差。 ...
2019-08-19 16:01 0 1326 推荐指数:
1、粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法。同遗传算法 ...
原理: PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力 BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索。数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x ...
目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 本实验根据英雄联盟的对局数据,搭建全连接网络分类模型,以粒子群算法对神经网络的节点数和dropout概率进行调优,最后对比默认模型和优化后的模型对英雄联盟比赛结果的预测准确率 粒子群优化算法 ...
一、BP算法的意义 对于初学者来说,了解了一个算法的重要意义,往往会引起他对算法本身的重视。BP(Back Propagation,后向传播)算法,具有非凡的历史意义和重大的现实意义。 1.1、历史意义 1969年,作为人工神经网络创始人的明斯基(Marrin M ...
3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个 ...
本文是学习B站老哥数学建模课程之后的一点笔记。 BP(back propagation)算法神经网络的简单原理 BP神经网络是一种采用BP学习算法(按照误差逆向传播训练)的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。 神经网络基本结构如下: 共分为三层,可以理解为一组输入 ...
BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 一个 ...
%,预测准确率较低,是由于神经网络预测时需要较多的样本,是在此预测数据较少造成的。 ...