关于神经网络的优化算法说明，以及LM算法的简单介绍

文章出处：网络人气：发表时间：2024-03-12 11:29

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。BP神经网络使用了一种称为反向传播（Backpropagation）的算法来训练网络。 LM算法（Levenberg-Marquardt Algorithm）是一种用于非线性优化问题的算法，常用于训练BP神经网络。LM算法结合了最速下降法和高斯-牛顿法的优点，能够在训练过程中自适应地调整学习率，提高训练效率和稳定性。在BP神经网络中，LM算法通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差反向传播到网络的各个层中，从而调整网络的权重和偏置，使得误差最小化。LM算法通过不断迭代调整网络参数，直到达到预定的停止条件。总结来说，BP神经网络利用LM算法进行训练，通过反向传播误差来调整网络参数，使得网络能够更准确地进行分类或回归任务。