作者：张忠典; 李学军; 杜涛; 赵广辉学习率bp算法连接权神经元网络输出层权值过程网络学习ann模型同学
摘要：对于用BP算法学习的神经元网络,不同层中神经元进入饱和状态后对网络学习过程的危害程度是不同的.以3-3-1结构的网络及其用BP算法修正连接权值的过程,对比分析了输出层和隐含层神经元进入饱和后对网络学习过程的影响.并用实验证明了不同层采用不同学习率可以改善网络学习收敛速度.
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《焊接》（CN：23-1174/TG）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《焊接》多年坚持“实用性为主，力求创新”的原则，在推进焊接技术的发展、技术改造、生产应用、生产管理、焊接修复等方面，提供了大量具有实用性、推广性、参考价值高的技术文章，同时侧重介绍一些反映国内外焊接技术的发展方向、科研新进展的综述文章。深受广大读者的喜爱。
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