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《反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》ppt課件-文庫吧

2024-12-21 08:41 本頁面

【正文】反向傳播。在正向傳播過程中，輸入信息從輸入經(jīng)隱含層逐層計算傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層沒有得到期望的輸出，則計算輸出層的誤差變化值，然后轉(zhuǎn)向反向傳播，通過網(wǎng)絡(luò)將誤差信號沿原來的連接通路反傳回來修改各層神經(jīng)元的權(quán)值直至達到期望目標。圖 6． 3 具有一個隱含層的簡化網(wǎng)絡(luò)圖設(shè)輸入為 P，輸入神經(jīng)元有 r個，隱含層內(nèi)有 s1個神經(jīng)元，激活函數(shù)為 F1，輸出層內(nèi)有 s2個神經(jīng)元，對應的激活函數(shù)為 F2，輸出為 A，目標矢量為 T。 6． 2． 1信息的正向傳遞 1)隱含層中第 i個神經(jīng)元的輸出為： 2)輸出層第 k個神經(jīng)元的輸出為： 3)定義誤差函數(shù)為： () （）（） 6． 2． 2利用梯度下降法求權(quán)值變化及誤差的反向傳播 (1)輸出層的權(quán)值變化對從第 i個輸入到第 k個輸出的權(quán)值有：其中：同理可得：（）（）（）（） (2)隱含層權(quán)值變化對從第 j個輸入到第 i個輸出的權(quán)值，有：其中：同理可得：（）（）（）通過 MATLAB的實現(xiàn)過程： 1)對于 (6． 1)式所表示的隱含層輸出，若采用對數(shù) S型激活函數(shù) ，則用函數(shù) ；若采用雙曲正切 S型激活函數(shù) ，則用函數(shù) ； 2)對于 (6． 2)式所表示的輸出層輸出，若采用線性激活函數(shù)有； 3)對于 (6． 3)式所表示的誤差函數(shù) ，可用函數(shù) 之； 4)有 (6． 4)、 (6． 7)、 (6． 8)和 (6． 10)式所表示的輸出層以及隱含層中權(quán)值與偏差的變化量； 5)由 ()和 ()式所表示的誤差的變化有函數(shù) 、。它們分別用于線性層、雙曲正切層和對數(shù)層。 6． 2． 3 誤差反向傳播的流程圖與圖形解釋誤差反向傳播過程實際上是通過計算輸出層的誤差 ek，然后將其與輸出層激活函數(shù)的一階導數(shù) f2’相乘來求得δki。由于隱含層中沒有直接給出目標矢量，所以利用輸出層的 δki反向傳遞來求出隱含層權(quán)值的變化量 Δw2ki。然后計算并同樣通過將 ei與該層激活函數(shù)的一階導數(shù) f1’相乘，而求得 δij，以此求出前層權(quán)值的變化量 Δw1ij。如果前面還有隱含層，沿用上述同樣方法依此類推，一直將輸出誤差 ek一層一層的反推算到第一層為止。圖 6． 4 誤差反向傳播法的圖形解釋 BP網(wǎng)絡(luò)的訓練過程為了訓練一個 BP網(wǎng)絡(luò)，需要計算網(wǎng)絡(luò)加權(quán)輸入矢量以及網(wǎng)絡(luò)輸出和誤差矢量，然后求得誤差平方和。當所訓練矢量的誤差平方和小于誤差目標，訓練則停止，否則在輸出層計算誤差變化，且采用反向傳播學習規(guī)則來調(diào)整權(quán)值，并重復此過程。當網(wǎng)絡(luò)完成訓練后，對網(wǎng)絡(luò)輸入一個不是訓練集合中的矢量，網(wǎng)絡(luò)將以泛

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