1) optimal weights initialization technology
初始权值优化技术
1.
Also a novel optimal weights initialization technology is proposed so that the sample sets and initial weights can match perfectly.
针对移动机器人建立了基于BP神经网络的智能避障控制模型,提出了初始权值优化技术,使得样本组与初始权值相匹配,显著地提高了网络的收敛速度。
2.
Based on multiplayer feed-forward neural networks using BP algorithm, considering the fluctuation of initial weights and sample sets, a novel optimal weights initialization technology is proposed for the sake of matching between initial weights and sample sets.
本文在采用BP学习算法的多层感知器的基础上,考虑初始权值的波动和样本组的因素,提出了初始权值优化技术,以提高初始权值与样本组的匹配能力。
2) weight optimal initialization
初始权值优化
1.
Furthermore, a weight optimal initialization method is introduced for improving performance of the soft-sensing model.
针对回归神经网络训练效率低,泛化能力差等问题,尝试引入一种初始权值优化方法加以改进。
3) optimization of initial weights and threshold values
初始权值和阈值优化
4) optimized initial value
优化初始值
1.
Modeling variance is used to find the optimized initial values with the method of minimum modeling variation in GM(1,1) model.
依据建模方差2δ最小的原则,对传统GM(1,1)模型的初始值进行改进,提出基于优化初始值的GM(1,1)模型。
5) weight initialization
权值初始化
1.
A novel learning algorithm is proposed that is based on the combination of independent component analysis(ICA)based weight initialization and automatically adjusting the gain parameter of sigmoid activation function.
提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。
补充资料：优化技术
优化技术
optimization technology
youhua iishu优化技术(opoimization teehnology)利用数学手段，以计算机作工具，寻求解决问题最优方案的基本理论、方法和技巧。亦称最优化技术。它是研究和解决如何将最优化问题表示成数学模型，以及如何根据数学模型尽快地求出其最优解的一门技术学科。其数学实质是对函数夕习ix)求极值(极大值或极小值)。实际上由于不可避免的模型近似性和求解算法的非精确性，优化技术一般只能表现为在多目标寻优决策中，从若干个可行解中通过“辨优”和“权衡”，选择一个满意解以代替最优解。最优化的方法有许多种，它主要侧重于数学的方法;而最优化技术则主要侧重于解决问题建立数学模型的概念与解题技巧，它更需要现代计算技术和计算机的帮助。因此最优化技术就是针对一最优化的问题建立数学描述，设计算法，并通过计算机运算获得最优化问题的解。所以从使用的工具来看，最优化技术也可以说就是利用计算机自动寻优的技术。最优化技术包括线性规划、非线性规划、动态规划、多目标规划、非光滑规划、网络图优化、随机优化以及仿真优化等内容，出现了许多类似于共扼梯度法、高斯一牛顿法等效果良好的算法，形成了一门新兴的学科。 简史早在公元前6世纪古希腊数学家毕达哥拉斯就已发现了黄金分割比，并用于人像雕塑。公元前3世纪阿基米德证明了给定周长圆形面积最大的等周问题。17一18世纪，由于解析几何学中曲线性质的研究和当时实际运动问题的要求，G.W.莱布尼茨和1.牛顿各自独立地发现导数和定积分之间的关系，这就是著名的牛顿一莱布尼茨公式，从而为微积分学的建立奠定了最后的基础。微积分学给出了求极值的一些准则，对最优化的研究提供了理论依据，对最优化技术的发展作出了重大贡献。1696年J.伯努利用变分法证明了最快斜坡不是通过某两点的直线，而是圆滚线的一段曲线。1736年L.欧拉对东普鲁士的哥尼斯堡桥的研究，发表了有关图优化的第一篇论文，推动了图优化技术的发展。1847年A.L.柯西提出了速降法，对优化技术影响很大。在以后较长的一段时间里，优化技术主要侧重于研究约束条件下的优化间题，发展了一套变分方法。但是，当时由于计算工具的限制，用这些方法归结成的数学问题很难求解，从而不能真正解决实际优化问题。第二次世界大战以前，解决最优化问题的数学方法主要是求导方法(求无约束极值)。第二次世界大战中，由于军事上的需要产生了运筹学，提出了大量的不能用古典方法解决的最优化问题。
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参考词条