基于BP神经网络的学习因子对算法收敛性影响研究
本研究通过编程实现BP神经网络算法，并以学习因子为切入点，深入探究其对算法收敛趋势和收敛速度的影响。通过调整学习因子，观察并记录算法在训练过程中的收敛表现，分析不同学习因子取值对算法性能的影响规律。
为进一步理解神经网络的分布式存储和容错机制，本研究还将对训练后的BP神经网络的部分连接权值进行修改，并比较修改前后网络对相同测试样本的识别结果。通过分析权值修改对网络输出的影响，可以更直观地理解神经网络信息存储和处理的机制。
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