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
Ch4 神经网络算法人的神经系统是由众多神经元相互连接而组成的一个复杂系统神经元又叫神经细胞它是神经组织的基本单位如下图所示它包括细胞体和突起二部分突起部分又分为轴突和树突轴突稍长构成神经纤维树突稍短分支多神经元之间密切接触传递神经冲动的地方叫突触它主要是一个神经元的轴突末端与另一个神经元的树突(或细胞体)之间的接触经过突触的冲动传递是有方向的突触进行的冲动传递有不同的效果有的使后一神经元发
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
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神经网络算法程序例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络训练样本定义如下:输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3]目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]解:本例的 MATLAB 程序如下: close all clear echo on clc NEWFF——生成一个新的前向神经网络 TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 SI
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报