基于区间优化的神经网络全局优化方法

摘要

Hopfield神经网络被广泛应用于优化问题的求解中,而传统的Hopfield网络通常基于梯度下降法,此方法容易陷入局部极小而得到次最优解或收敛到问题的不可行解.另外,当用于训练网络样本的输入/输出数据无法精确给出,而只能以一定的范围的形式给出时,传统的神经网络学习方法就无能为力了.论文提出了一种基于区间优化的神经网络学习算法,可以很好地解决上面所提到的传统神经网络学习算法的缺点.