BP网络自适应学习率算法分析

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-21页
·神经网络简介	第8-12页
·生物神经网络	第8-9页
·人工神经网络	第9-12页
·神经网络的发展历史	第12-13页
·神经元的数学模型	第13-15页
·神经网络的学习	第15-16页
·神经网络的应用	第16-18页
·神经网络的前景	第18-20页
·本文的主要工作	第20-21页
2 BP神经网络	第21-29页
·BP神经网络的学习算法	第21-23页
·BP神经网络的注意问题	第23-25页
·在线梯度法	第23页
·局部极小问题	第23页
·激活函数的选择	第23-24页
·初始权值的选取	第24页
·学习率的选择	第24页
·隐层以及隐单元数量的选择	第24-25页
·其他误差函数	第25页
·BP网络的能力	第25-26页
·BP神经网络存在的缺陷	第26-27页
·自适应学习率算法	第27-29页
3 数值试验	第29-36页
·3维奇偶问题	第29-31页
·IRIS数据集	第31-33页
·函数逼近	第33-34页
·模式识别	第34-36页
结论	第36-37页
参考文献	第37-39页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第39-40页
致谢	第40-41页