PSO-BP Hybrid algorithm for NN training

资 源 简 介

PSO-BP Hybrid algorithm for NN training

详 情 说 明

神经网络训练中结合粒子群优化与反向传播的混合算法

在神经网络的训练过程中，传统的反向传播(BP)算法虽然有效，但容易陷入局部最优解。为了解决这个问题，研究人员提出了结合粒子群优化(PSO)与BP算法的混合训练策略。

这种混合算法的核心思想是分阶段优化神经网络参数。首先使用粒子群算法进行全局搜索，充分利用其群体智能特性在解空间中寻找有希望的参数区域。PSO算法中的每个粒子代表一组神经网络参数(权重和偏置)，通过评估每个粒子对应的网络性能来引导整个群体的搜索方向。

当PSO阶段达到预定条件(如迭代次数或适应度阈值)后，算法切换到BP阶段进行局部精细调整。BP算法利用梯度下降原理对PSO找到的较优解进行微调，充分发挥其精确收敛的优势。这种两阶段方法既保留了PSO的全局探索能力，又结合了BP的局部开发能力。

混合算法的关键优势在于它能够避免纯BP算法常见的局部最优陷阱，同时克服了单独使用PSO时收敛精度不足的缺点。实际应用中，研究者还需要精心调整PSO的参数设置和BP的学习率等超参数，以达到最佳的训练效果。