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,
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