I denna studie föreslås en hybrid differential evolution-back-förökning algoritm för att optimera vikterna av feedfore neurala nätverk.hybridalgoritmen kan uppnå snabbare konvergenshastighet med högre noggrannhet. Den föreslagna hybridalgoritm som kombinerar differentialutveckling (DE) och back-propagation (BP) algoritm kallas DE-BP algoritm för att träna vikterna i feed-forward neural (FNN) nätverk genom att utnyttja global sökfunktion hos DE evolutional algoritm och stark lokal sökförmåga BP algoritm. DE har snabbare prospekteringsfastigheter under det inledande skedet av det globala sökandet efter kostnader för konvergenshastighet. Tvärtom, problemet med slumpmässig initiering av vikter kan leda till att fastna på lokala minima av lutningen baserad BP algoritm. I den föreslagna hybridalgoritmen använder vi initialt den globala sökförmågan hos DE för att gå mot en global optimal lösning i sökutrymmet för några generationer genom att välja bra startvikter och sedan exakt lokal gradientsökning av BP i regionen för att konvergera till den optimala lösningen med ökad konvergenshastighet. Prestanda av föreslagna DE-BP undersöks på ett par public domain dataset, de experimentella resultaten jämförs med BP algoritm, DE evolutionär utbildning algoritm och en hybrid real-kodad GA med back-propagation (GA-BP) algoritm. Resultaten visar att den föreslagna hybriden DE-BP algoritm ger lovande resultat jämfört med andra träningsalgoritmer.
I REF kombinerades BP-algoritmen med en differentialutvecklingsalgoritm (DE) för optimering av vikterna för ANN.
A Hybrid Differential Evolution and Back-Propagation Algorithm for Feedforward Neural Network Training
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}