《人工智能bp網(wǎng)絡》ppt課件-文庫吧
2025-04-20 22:30 本頁面
【正文】 式響應的正確率也不斷上升。 BP學習規(guī)則 ? BP網(wǎng)絡的產(chǎn)生歸功于 BP算法的獲得。 BP算法屬于 算法，是一種監(jiān)督式的學習算法。其主要思想為：對于 q個輸入學習樣本： ，已知與其對應的輸出樣本為： 。學習的目的是用網(wǎng)絡的實際輸出 與目標矢量 之間的誤差來修正其權值，使其 ，（ l=1， 2， … ， q）與期望的盡可能地接近；即使網(wǎng)絡輸出層 的誤差平方和達到最小。它是通過連續(xù)不斷地在相對于誤差函數(shù)斜率下降的方向上計算網(wǎng)絡權值和偏差的變化而逐漸逼近目標的。每一次權值和偏差的變化都與網(wǎng)絡誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層的。 ?1 2, , ..., qp p p1 2, ,..., qA A A1 2, , ..., qT T TlA1 2, , ..., qT T T具有 — 個隱含層的簡化網(wǎng)絡圖 ? BP算法是由兩部分組成：信息的正向傳遞與誤差的反向傳播。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)元的權值直至達到期望目標。 ? 設輸入為 P，輸入神經(jīng)元
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