对如下的BP神经网络学习系数各点的阈值作用函数为:输入样本输出节点的期望输出为1对于第次学习得到的权值分别为求第次和次学习得到的输出节点值和(写出计算公式和计算过程) 计算如下:第k次训练的正向过程如下:第k次训练的反向过程如下:第k1次学习的正向过程如下: :
BP神经网络算法 简介: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小BP神经
BP神经网络讲解学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点在神经网络的发展进程中学习算法的研究有着十分重要的地位目前人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的所以有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于多种模型不过有时人们也称算法 为模型自从40年代Hebb提出的学习规则以来人们相继提出了各种各样的学习算法其中以在1986年Rumelhar
BP神经网络算法三层BP神经网络如图:目标输出向量传递函数输出层输出向量输入层输入向量隐含层隐含层输出向量权值为传递函数设网络的输入模式为隐含层有h个单元隐含层的输出为输出层有m个单元他们的输出为目标输出为设隐含层到输出层的传递函数为输出层的传递函数为g于是::隐含层第j个神经元的输出其中:输出层第k个神经元的输出此时网络输出与目标输出的误差为显然它是的函数下面的步骤就是想办法调整权值使减小由高等
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第7章 7.2 典型神经网络--BP反向传播网络 Back—Propagation Network由于其权值的调整采用反向传播(Backpropagation)的学习算法因此被称为BP网络BP网络 是一种单向传播的多层前向网络其神经元的变换函数是S型函数因此输出量为0到1之间的连续量它可以对非
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7.3 神经网络算法7.3.1 神经网络的基本原理 人工神经网络是在研究生物神经系统的启发下发展起来的一种信息处理方法它模拟生物神经系统结构由大量处理单元组成非线性自适应动态系统具有高度非线性的超大规模实践特性网络的全局作用大规模并行分布处理及高度的鲁棒性和容错性有联想记忆抽象概括和自适应能力这种抽象概括和自适应能力
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
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
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报