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
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
BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点经过非线形变换产生输出信号Yk网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值使误差沿梯度方向下降经过反复学习训练确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)训练即告停止此时经过训练的
传统的BP算法简述 BP算法是一种有监督式的学习算法其主要思想是:输入学习样本使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练使输出的向量与期望向量尽可能地接近当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成保存网络的权值和偏差具体步骤如下: (1)初始化随机给定各连接权[w][v]及阀值θirt (2)由给定的输入输出模式对计算隐层输出层各单元输出 (3)计算新的连接权及
??? ?? ??? ????? ??? ???? ??????? ???? ???? ????? ??BP反向传播神经网络管理学院 王萱讲课目录1.误差反向传播神经网络的提出2.误差反向传播神经网络结构3.误差反向传播神经网络处理单元模型4.误差反向传播学习算法5.误差反向传播学习算法的数学基础6.误差反向传播学习算法的改进7.小结误差反向传播神经网络的提出单层感知机模型
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报