人工神经网络的优化方法,神经网络优化方式包括

对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中 哪种梯度下降方法最好

还有很多，一步正割算法，拟牛顿算法，量化共轭梯度法，弹性梯度下降法等等。

具体可以在MATLAB的help文件训练函数中查看，路径是：NeuralNetworkToolbox>Functions>TrainingFunctions，可以看到各种算法的函数及详细介绍。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

遗传算法为什么可以优化bp神经网络？

神经网络算法可以求最优解嘛?

神经网络可以做优化问题，但不一定能找到最优解。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上。

2、信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。神经网络：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

遗传算法优化bp神经网络，训练好后，做预测会更加准确？求大神告知！

想问一下，蚁群算法如何优化神经网络，最好能给一个matlap程序

蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。

针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。

程序已经上传到附件，手机看不到附件请用电脑下载。可以告诉你，这个程序内部有错，但是参考价值依然很大，因为大部分代码可以重用。我搞过蚁群算法，其实这个算法非常吃参数，如果参数不协调，效果很差。

建议你换种算法。