基于相对熵函数准则的BP算法  

BP Algorithm Based on Cross Entropy Function Criterion

作　　者：赵亚丽[1] 西广成[1] 易建强[1] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室,北京100080

出　　处：《计算机工程》2005年第19期12-14,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(90209034)

摘　　要：提出一种改进的BP算法,并对改进算法中的参数选择进行了讨论。改进后的算法用于XOR问题的学习及函数逼近问题。结果表明,改进后的BP算法可显著地提高网络的学习速度和逼近精度。An improved BP algorithm is proposed adopting cross entropy function as error function. Moreover, parameter selection in the improved algorithm is discussed. The improved algorithm is applied to the learning of the XOR question and function approximation question. The simulation results show that this algorithm has the advantages in fast convergent speed and high approximation accuracy of the network.

关 键 词：神经网络 BP算法 相对熵 误差函数 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]