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神经网络概述 人工神经网络ANN(artificial neural network)是20世纪80年代才日益受到人们重视的一种新的人工智能计算方法由于它模拟了人脑的思维模式即具有一定的智能且的确能解决许多用传统方法不能或难于解决的复杂问题使之更加精确化如更精确的分类非线性规划的求解著名的旅行员推销问题的解决等(注:在近年
BP神经网络 在人工神经网络发展历史中很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法直到误差 HYPERLINK t _blank 反向传播算法(BP算法)的提出成功地解决了求解非线性连续函数的 HYPERLINK t _blank 多层前馈神经网络权重调整问题 BP (Back Propagation)神经网络即误差反传误差反向传播算法的学习过程由信息的正向传
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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
翼长 触角长 类别 Af Af Af Af Af Af Af1引例1引例2BP神经网络原理BP神经网络MATLAB工具箱中提供的函数:(4)利用训练好的BP网络对原始数据进行仿真具体程序为利用原始数据对B
概述将误差分摊给各层的所有单元---各层单元的误差信号 BP网络的标准学习算法第四步利用网络期望输出和实际输出计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数 BP网络的标准学习算法>0此时Δwho<0函 数 名12298销量
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
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
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