动态学习率相关论文
研究基于长短时记忆神经网络模型的优化方法及其在脱轨系数预测中的应用,通过SIMPACK建立列车—轨道仿真场景得到网络训练所需数据......
对于一类复合型模糊神经网络,论文首先进行了多方面的改进研究尝试。第一,对于递归复合型模糊神经网络采用了改进的BP学习方法,如......
为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应......
经典Q-learning强化学习模型中学习率为一固定参数,无法有效反映认知学习的动态过程。提出了一种将学习速率表征为时变参数的Q-Lea......
在充分探讨BP神经网络基本原理的基础上,提出了用改进的神经网络进行水淹层识别的一种方法.研究中为了解决网络中由于学习率ε的不......
提出了一种改进的BP训练算法，并将改进的BP算法与传统的BP算法和一类似的BP改进算法进行试验对比．表明新的算法可更有效地提高网络的......
卷烟销售额的预测是一个非常复杂的非线性预测系统,它是对某一时间段内烟草需求所做出的预测,也是企业了解市场需求的一个重要的方......
为提高轴承故障分类收敛速度和分类精度,提出一种动态调节学习率的堆叠自编码网络(SAE)。初始时刻给予一个较大的学习率,迭代过程......
神经网络和模糊控制在解决复杂的对象方面有独特优势,将模糊理论的知识表达容易和神经网络较强的学习能力这两个优势有机结合起来,......
变速箱是汽车传动系的重要组成部分,因此对变速箱常见故障类型进行诊断研究很有必要。以四种变速箱常见故障类型为研究对象,利用动......
目标跟踪易受光照、遮挡、尺度、背景及快速运动等因素的影响,还要求较高的实时性。目标跟踪中基于压缩感知的跟踪算法实时性好,但......
针对神经网络学习中学习率起到的重要作用，本文提出了一种基于最小扰动的神经网络BP算法.通过建立一个计算动态学习率的算法，在不影......
为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函......
