基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法

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基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法优于BP算法,实验结果令人满意。 The neural network training algorithm based on gradient descent is apt to fall into the local minimum, so that the network can not accurately classify the input mode. In this paper, GA-QP, a hybrid algorithm between genetic algorithm and BP algorithm, is proposed. It combines the global search of genetic algorithm and the local convergence of BP to realize the effective training of neural network. Experiments show that the algorithm is better than the BP algorithm, the experimental results are satisfactory.
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