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周志华机器学习BP改进
试设计一个算法，能通过动态调整学习率显著提升收敛速度，编程实现该算法，并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较。
1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类： – 启发式算法：如附加动量法，自适应算法 – 数值优化法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法
(1)附加动量项 这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法。其核心思想是：在梯度下降搜索时，若当前梯度下降与前一个梯度下降的方向相同，则加速搜索，反之则降速搜索。
标准BP算法的参数更新项为：
Δω(t)=ηg(t) Δ ω ( t ) = η g ( t )
Delta omega(t)=eta g(t)
式中Δω(t)是第t次迭代的参数调整量,η为学习率，g(t)为第t次迭代计算出的梯度。 式 中 Δ ω ( t ) 是 第 t 次 迭 代 的 参 数 调 整 量 , η 为 学 习 率 ， g ( t ) 为 第 t 次 迭 代 计 算 出 的 梯 度 。
式中 Delta omega(t) 是第t次迭代的参数调整量, eta为学习率，g(t) 为第t次迭代计算出的梯度。
在添加动量项后，基于梯度下降的参数更新项为：
Δω(t)=η[(1−μ)g(t) μg(t−1)] Δ ω ( t ) = η [ ( 1 − μ ) g ( t ) μ g ( t − 1 ) ]
Delta omega(t)=eta[(1-mu) g(t) mu g(t-1) ]
始终，
μ μ
mu为动量因子（取值 0~1）。上式也等价于：
Δω(t)=αΔω(t−1) ηg(t) Δ ω ( t ) = α Δ ω ( t − 1 ) η g ( t )
Delta omega(t)=alphaDeltaomega (t-1) eta g(t)
式中
α α
alpha 称为遗忘因子，
αΔω(t−1) α Δ ω ( t − 1 )
alpha Delta omega(t-1)表示上一次梯度下降的方向和大小信息对当前梯度下降的调整影响。
(2) 自适应学习率 附加动量法面临选取率的选取困难，进而产生收敛速度和收敛性的矛盾。于是另考虑引入学习速率自适应设计，这里给出一个·自适应设计方案：
η(t)=ση(t−1) η ( t ) = σ η ( t − 1 )
eta (t)=sigma eta(t-1)
上式中，
η(t) η ( t )
eta (t)为第t次迭代时的自适应学习速率因子，下面是一种计算实力：
σ(t)=2λ σ ( t ) = 2 λ sigma (t)=2^ lambda 其中 λ λ lambda为梯度方向： λ=sign(g(t)(t−1)) λ = s i g n ( g ( t ) ( t − 1 ) ) lambda=sign(g(t)(t-1)) 这样，学习率的变化可以反映前面附加动量项中的“核心思想”。
（3）算法总结 将上述两种方法结合起来，形成动态自适应学习率的BP改进算法：
从上图及书中内容可知，输出层与隐层的梯度项不同，故而对应不同的学习率 η_1 和 η_2，算法的修改主要是第7行关于参数更新的内容：
将附加动量项与学习率自适应计算代入，得出公式(5.11-5.14)的调整如下图所示：
2.对比实验
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