神经网络参数优化算法,神经网络算法实例说明

lms算法是什么？

LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。

lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。

在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。

lms算法的特点 根据小均方误差准则以及均方误差曲面，自然的我们会想到沿每一时刻均方误差 的陡下降在权向量面上的投影方向更新，也就是通过目标函数的反梯度向量来反 复迭代更新。

由于均方误差性能曲面只有一个唯一的极小值，只要收敛步长选择恰当， 不管初始权向量在哪，后都可以收敛到误差曲面的小点，或者是在它的一个邻域内。

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什么是LMS算法

LMS算法步骤：1,、设置变量和参量：X(n)为输入向量，或称为训练样本W(n)为权值向量e(n)为偏差d(n)为期望输出y(n)为实际输出η为学习速率n为迭代次数2、初始化，赋给w(0)各一个较小的随机非零值，令n=03、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d，计算e(n)=d(n)-X（n）W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n)4、判断是否满足条件，若满足算法结束，若否n增加1，转入第3步继续执行文案狗。

什么是LMS算法，全称是什么

1959年，Widrow和Hof提出的最小均方(LMS )算法对自适应技术的发展起了极大的作用。由于LMS算法简单和易于实现，它至今仍被广泛应用。

对LMS算法的性能和改进算法已经做了相当多的研究，并且至今仍是一个重要的研究课题。进一步的研究工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。

当输入相关矩阵的特征值分散时，LMS算法的收敛性变差，研究的另一个方面在于如