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LMBP神经网络改进算法的研究
LMBP神经网络改进算法的研究
摘要：神经网络是一类模拟人类大脑神经系统而构造出的信息处理系统，具有能自学习的能力，广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像识别等领域。本文针对传统的BP神经网络存在的局部极小值、训练速度慢等问题，提出了一种新的神经网络算法——LMBP神经网络，并通过实验对其进行了验证。
关键词：神经网络；BP算法；局部极小值；训练速度；LMBP算法
一、引言
神经网络是一种其结构和功能都来源于人类神经系统的信息处理系统，具有自学习的能力，广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像识别等领域。其中，BP神经网络是一类常用的神经网络模型，其具有训练速度较快、易扩展等优点，但也存在训练过程中容易陷入局部极小值的问题，极大影响了BP神经网络的应用。
本文将针对BP神经网络存在的问题，提出一种新的神经网络算法——LMBP神经网络，通过对该算法的设计和实验验证，探究其在应用过程中的优缺点。
二、BP神经网络的问题
BP神经网络采用反向传播算法进行训练，其算法原理是在BP网络的前向传递过程中，将网络实际输出值与期望输出值之间的误差反向传回到网络的权值中，从而实现权值的调整，最终使误差最小。
尽管BP神经网络具有训练速度较快、易扩展等优点，但在实际应用中仍然存在以下问题：
1.局部极小值问题
反向传播算法容易陷入局部极小值，即当网络最终停止训练时，最终的权值可能并不是全局最优解，而是一个局部极小值。这将严重影响网络的精度。
2.训练速度慢
由于网络层数的增加，计算量也会随之增加，从而导致训练时间的增加。此外，在训练过程中，网络还需要不断地调整权值，实现误差的最小化，这也会影响网络的训练速度。
三、LMBP神经网络的设计
针对BP神经网络存在的问题，本文提出了一种新的神经网络算法——LMBP神经网络，主要包括以下改进：
1.新的激活函数
在反向传播算法中，通常采用sigmoid函数作为激活函数。但由于sigmoid函数在计算过程中存在较多的指数运算，这会影响算法的运行速度。因此，本文采用ReLU(RectifiedLinearUnit)函数作为激活函数，其计算速度较快，一定程度上解决了BP神经网络的训练速度慢的问题。
2.生动区间控制优化
传统的BP算法会出现生动区间控制问题，即网络的初始权值不同会导致网络的性能差别较大。而LMBP神经网络采用生动区间控制优化方法，将网络的输入输出值缩放到同一生动区间内，从而有效解决了该问题。
3.贪心优化算法
传统的BP算法中，权值的调整通常采用梯度下降法，而该方法难以找到全局最优解，容易陷入局部极小值。为解决这一问题，LMBP神经网络采用了贪心优化算法，通过不断调整网络的权值，使误差不断逼近最小值。该算法可以在高维参数空间中找到局部最优解。
四、实验验证
本文利用手写数字识别数据集MNIST对LMBP神经网络进行了测试。实验结果表明，LMBP神经网络与BP神经网络相比，能够更快地完成训练，并且可以有效避免局部极小值问题。同时，由于新的激活函数的运行速度较快，LMBP神经网络在训练过程中表现出更高的效率。
五、总结
本文针对BP神经网络存在的局部极小值和训练速度慢等问题，提出了一种新的神经网络算法——LMBP神经网络，并对该算法进行了实验验证。实验结果表明，LMBP神经网络可以更快地完成训练，并且能够有效避免局部极小值的问题，为神经网络的应用提供了一定的理论依据。