Question

bp神经网络研究现状

Answer 1

BP网络的误差逆传播算法因有中间隐含层和相应的学习规则，使得它具有很
强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层神经元个数及网络的学习系数
等参数可以根据实际情况设定，有很大的灵活性，且能够识别含有噪声的样本，
经过学习能够把样本隐含的特征和规则分布在神经网络的连接权上。总的说来，
BP网络的优点主要有：
(1)算法推导清楚，学习精度较高；(2)经过训练后的BP网络，运行速度很快，有
的可用于实时处理；(3)多层(至少三层)BP网络具有理论上逼近任意非线性连续
函数的能力，也就是说，可以使多层前馈神经网络学会任何可学习的东西，而信
息处理的大部分问题都能归纳为数学映射，通过选择一定的非线性和连接强度调
节规律，BP网络就可解决任何一个信息处理的问题。目前，在手写字体的识别、
语音识别、文本一语言转换、图像识别以及生物医学信号处理方面已有实际的应
用。
同时BP算法与其它算法一样，也存在自身的缺陷：
(1)由于该算法采用误差导数指导学习过程，在存在较多局部极小点的情况下容易陷入局部极小点，不能保证收敛到全局最小点：(2)存在学习速度与精度之间的矛盾，当学习速度较快时，学习过程容易产生振荡，难以得到精确结果，而当学习速度较慢时，虽然结果的精度较高，但学习周期太长：(3)算法学习收敛速度慢；(4)网络学习记忆具有不稳定性，即当给一个训练好的网络提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值打乱，导致已记忆的学习模式的信息消失；(5)网络中间层(隐含层)的层数及它的单元数的选取无理论上的指导，而是根据经验确定，因此网络的设计有时不一定是最佳的方案。