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针对传统BP算法即梯度下降法,收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点,提出了基于附加动量法和自适应学习速率的改进方法。
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本文采用全局寻优的遗传算法(GA)和基于梯度下降的局部寻优反传算法(BP)相结合来训练网络,使网络的连接权在不断迭代过程中自适应演化。
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其中自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,可以有效避免BP网络收敛速度慢和存在所谓局部最小值问题。
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它在考虑自遮掩影响的情况下,有效地估计了SFS算法中涉及的各种控制参数,并引入亮度约束、灰度梯度约束和可积性约束,计算出表面高度和表面向量,实现三维重构。
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针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练。
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