大规模多层感知器神经网络的研究与应用

发布时间：2017-11-05 03:03

  本文关键词：大规模多层感知器神经网络的研究与应用

  更多相关文章： 进化计算 增强拓扑神经演化 NEAT BP算法 语音识别

【摘要】：多层感知器模型神经网络具有并行处理和自学习能力,研究者已经从理论上证明了当神经网络具有两层以上隐藏神经节点时,它就能以任意精度逼近非线性函数。这使得神经网络在分类问题方面表现优异。然而,神经网络在实际的使用中也存在着无法避免的缺点。比如网络在训练过程中容易陷入局部极小的问题、网络训练的收敛速度慢、网络结构设计复杂、网络泛化性能较差。这些问题都需要我们在实际应用中加以克服。如何在神经网络的训练过程中对网络结构和权值进行优化成为了这个领域研究的重点课题。进化计算以进化论为理论基础,通过模拟生物进化过程来寻找随机最优解。智能性和并行性是进化计算的两个特点。同传统的BP算法不同,它不要求目标函数连续可微。进化算法具有较高的鲁棒性,适用于解决全局优化问题。基于进化算法的神经网络可以通过三种方式对网络进行演化,不但可以对网络连接权进行进化,也可以对网络结构进行进化,还可以进化学习规则。进化神经网络为解决传统神经网络在网络设计、网络性能改进等方面提供了新的研究思路。本文提出了一种对于数据分类问题的网格训练方法Learning-NEAT(LNEAT)。LNEAT算法通过把一个问题拆分成若干子任务简化了网络进化。学习子任务是通过在NEAT算法中运用BP规则来实现的。新算法兼顾了NEAT算法和BP算法在拓扑和权重搜索方面的优点,克服了直接使用NEAT算法所导致的问题。实验结果显示LNEAT能够有效地生成适用于分类的问题的神经网络,LNEAT进化神经网络具有良好的泛化能力,分类精度比原始的NEAT算法更高。通过实验证明LNEAT算法在语音识别方面得到了满意的结果,同时,在网络训练速度方面有了很大的提高。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183

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本文编号：1142305