本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用

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【摘要】：多層感知器模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理和自學(xué)習(xí)能力,研究者已經(jīng)從理論上證明了當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有兩層以上隱藏神經(jīng)節(jié)點(diǎn)時(shí),它就能以任意精度逼近非線性函數(shù)。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題方面表現(xiàn)優(yōu)異。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際的使用中也存在著無(wú)法避免的缺點(diǎn)。比如網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中容易陷入局部極小的問題、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度慢、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)泛化性能較差。這些問題都需要我們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中加以克服。如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化成為了這個(gè)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)課題。進(jìn)化計(jì)算以進(jìn)化論為理論基礎(chǔ),通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找隨機(jī)最優(yōu)解。智能性和并行性是進(jìn)化計(jì)算的兩個(gè)特點(diǎn)。同傳統(tǒng)的BP算法不同,它不要求目標(biāo)函數(shù)連續(xù)可微。進(jìn)化算法具有較高的魯棒性,適用于解決全局優(yōu)化問題�；谶M(jìn)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)三種方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行演化,不但可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)進(jìn)行進(jìn)化,也可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)化,還可以進(jìn)化學(xué)習(xí)規(guī)則。進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)性能改進(jìn)等方面提供了新的研究思路。本文提出了一種對(duì)于數(shù)據(jù)分類問題的網(wǎng)格訓(xùn)練方法Learning-NEAT(LNEAT)。LNEAT算法通過(guò)把一個(gè)問題拆分成若干子任務(wù)簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化。學(xué)習(xí)子任務(wù)是通過(guò)在NEAT算法中運(yùn)用BP規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)的。新算法兼顧了NEAT算法和BP算法在拓?fù)浜蜋?quán)重搜索方面的優(yōu)點(diǎn),克服了直接使用NEAT算法所導(dǎo)致的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示LNEAT能夠有效地生成適用于分類的問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),LNEAT進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的泛化能力,分類精度比原始的NEAT算法更高。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明LNEAT算法在語(yǔ)音識(shí)別方面得到了滿意的結(jié)果,同時(shí),在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度方面有了很大的提高。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183

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本文編號(hào)：1142305