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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲以及良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為有史以來發(fā)明的最美麗的編程范式之一。在傳統(tǒng)的編程中，我們告訴計算機做什么，怎么做，將大問題分成很多小問題逐一解決。但是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們不需要告訴計算機該怎么做，它會自己從觀測到的數(shù)據(jù)中獲悉，自己找出問題的解決辦法。在這其中，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用最為廣泛，但是在實際應(yīng)用該算法的時候發(fā)現(xiàn)該算法也存在很多的不足之處，訓(xùn)練速度慢，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練失敗可能性大，訓(xùn)練結(jié)果局部收斂等。文中通過改進(jìn)型的BP算法，提高學(xué)習(xí)速率，改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性能，并用改進(jìn)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別MNIST 數(shù)據(jù)集，結(jié)果顯示識別效果顯著提升。
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