bp神经网络算法改进

BP神经网络算法是一种常用的人工神经网络算法，具有较强的逼近能力和优良的泛化性能。但是，在实际应用中，BP神经网络算法存在一些缺陷，如易陷入局部极小值、收敛速度慢、过拟合等。

针对这些问题，研究人员提出了许多BP神经网络算法的改进方法，主要包括以下几种：

1.改进激活函数

传统的BP神经网络算法中，常用的激活函数是sigmoid函数。这种函数存在饱和区域，导致梯度消失，从而使得网络的学习能力降低。因此，改进激活函数是提高BP神经网络算法性能的一种有效方式。

常用的改进激活函数包括ReLU函数、Maxout函数和PReLU函数等，它们能够避免梯度消失问题，并提高网络的学习速度和泛化性能。

2.引入动量项

BP神经网络算法中，更新权重的公式为：w(i,j) = w(i,j) + ∆w(i,j)，其中∆w(i,j)是经过反向传播计算得到的权重变化量。但是，如果当前的梯度方向与上一次的梯度方向相反，就会导致更新权重时产生震荡，从而影响收敛速度。

因此，引入动量项是一种有效的改进方法。动量项能够利用上一次的权重变化量，使得当前的变化量更加平滑，从而加速收敛过程。

具体的动量更新公式为：∆w(i,j) = η × δ(j) × a(i) + α × ∆w(i,j)，其中α为动量系数，决定了前一次权重变化的影响程度。

3.加入正则化项

BP神经网络算法容易出现过拟合问题。为了解决这个问题，可以在代价函数中加入正则化项，限制权重的大小，从而避免过