数学的には、ローカル検索最適化手法としての従来のBPニューラルネットワ

数学的には、ローカル検索最適化手法としての従来のBPニューラルネットワークは、複雑な非線形問題を解くためのものです。ネットワークの重みは局所的な改善方向を通じて徐々に調整されるため、アルゴリズムは局所的な極値を入力して重みを収束させることができます ネットワークトレーニングの失敗につながる極小点まで。 さらに、BPニューラルネットワークは初期ネットワークの重みに非常に敏感です。ネットワークが異なる重みで初期化されると、異なる局所最小値に収束する傾向があります。これが、多くの学者が各トレーニングで異なる結果を得る根本的な理由です。