多层感知器神经网络训练使用杜鹃搜索算法

资 源 简 介

多层感知器神经网络训练使用杜鹃搜索算法

详 情 说 明

使用杜鹃搜索算法训练多层感知器神经网络是一种基于仿生智能的优化方法。杜鹃搜索算法模拟了杜鹃鸟的寄生繁殖行为，通过候选解的不断迭代和替换来优化神经网络的权重参数。

在训练过程中，杜鹃搜索算法将每个权重组合视为一个“鸟巢”，通过随机生成初始解并评估其适应度（如损失函数值）。算法模拟杜鹃鸟的产卵行为，以一定概率替换较差的解，同时保留较优解，逐步逼近最优参数配置。相比传统梯度下降法，这种方法能有效避免陷入局部最优，尤其适合处理高维非凸优化问题。

该方法的优势在于无需计算梯度，对不可导的激活函数同样适用，且全局搜索能力强。但需要注意调整巢替换概率和搜索步长等超参数，以平衡探索与开发效率。这种生物启发式算法为神经网络训练提供了新的优化思路。