BP神经网络练习一个2-4-2的三层BP网络如下图所示输入层和输出层的激活函数均为线性函数(这里的下标(0)表示输入层标号(1)表示隐层标号下同)而隐含层的激活函数为?第一个输入神经元和各个隐含层神经元的连接权均为1即??(这里上标(1)表示隐层下同)而第二个输入神经元与各隐层神经元的连接权均为2即??第一个输出层神经元和各隐含层单元的连接权均为1即: ?第二个输出层神经元和各隐含层单元连接权均为
由于在神经网络中引入了隐层神经元神经网络就具有更好的分类和记忆等能力相应的学习算法成了研究的焦点1985年Rumelhart等提出的 (Back Propagation)算法(简称BP)系统地解决了多层神经元网络中隐单元层连接权的学习问题由于BP克服了简单感知机不能解决的XOR和其他一些问题所以BP模型已成为神经网络的重要模型之一并得以广泛使用 采用BP算法的多层神经网络模型称为BP网络多层
BP神经网络 BP神经网络模型 [14]是一种多层感知器之所以称之为BP神经网络是因为多层感知器具有独特的算法就是著名的BP算法 1 基本BP算法[15](1)网络的构成神经元的网络输入: ()
5.4 BP神经网络的基本原理BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程它的学习规则是使用最速下降法通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值使网络的误差平方和最
BP网络的算法流程:BP算法的实现步骤 在以上的BP网络学习过程中步骤3和步骤4为输入学习模式的正向传播过程步骤5步骤7为网络误差的反向传播过程步骤8和步骤9则是完成训练和收敛的过程步骤10是对训练好的BP网络的应用由BP神经网络的步骤可以看出BP算法把一组样本的输入输出问题变为一种非线性优化问题BP算法实际上是一种沿负梯度下降的算法运用迭代运算求解神经网络的权重和闭值去对应网络的学习
BP算法的基本思想BP算法的程序实现BP算法的程序实现多层前馈网的主要能力存在平坦区域的原因分析标准的BP算法内在的缺陷:α为动量系数一般有α∈(01)基本方法:在原转移函数中引入一个陡度因子λ当发现ΔE接近零而d-o仍较大时可判断已进入平坦区此时令λ>1当退出平坦区后再令λ=1输入量的选择2. 输入量的提取与表示(2)n-1表示法 将输入输出数据变换为[-11]区间的值常用以下变换式
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五pany Logo单击此处编辑母版标题样式BP神经网络 杜娜 计研112 2012年3月10日 Contents BP神经网络的定义概述3 人工神经网络的工作原理2 应用举例5人工神经网络的起源
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版
单击此处编辑母版标题样式 单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2.4 BP神经网络模型与学习算法概述RumelhartMcClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagation)学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差再用这个误差估计更前一层的误差如此一层一层的反传下去就获得了所有其他各层的误差估计 J. McC
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级BP神经网络1一内容回顾二BP网络三网络设计四改进BP网络五内容小结内容安排2一内容回顾 感知机自适应线性元件3一内容回顾 感知机感知机简介神经元模型网络结构功能解释学习和训练局限性自适应线性元件4一内容回顾 感知机自适应线性元件A
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