作者：沈进中; 姜媛媛; 刘卫国双隐层bp网络梯度下降法过拟合函数逼近预测样本墨西哥帽子
摘要：为了设计一个实用、高精度的BP网络算法,对双隐层BP网络进行了深入研究。从对双隐层BP网络的设计入手,给出了设计该网络的所有关键因素,并且推导了两输入单输出类型的双隐层BP网络的学习算法。为了分析双隐层BP网络逼近能力,选取了4个具有代表性的函数,同时使用双隐层BP网络和单隐层BP网络进行逼近实验,从而比较双隐层BP网络与单隐层BP网络。实验数据表明,双隐层BP网络具有更高的训练样本的输出精度和更强的泛化能力,为BP网络的使用提供了另一条路径。同时也表明了超过两个隐含层的BP网络的实用性可能不太大。
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