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PSO-深度学习
2018-12-20 11:35:52
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PSO-BP
深度学习，神经网络，算法流程
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大纲/内容
保存当前模型
迭代次数加一
Y
N
迭代次数大于最大迭代次数
将模型参数初始化为粒子位置，初始化粒子速度及个体历史最优和全局最优
保存模型参数
利用结果初始化深度学习模型参数
计算反向误差和新的模型参数
输出全局最优粒子位置
误差是否小于预定误差
确定深度学习模型结构
计算模型输出及输出误差
更新模型参数
结束
更新粒子速度和位置
样本是否完成
计算粒子适应值及个体历史最优和全局最优
是否连续N次误差不再下降
开始
全局最优适应值小于设定精度
将第P组样本输入深度学习模型
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PSO-深度学习
wx小冰
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