[研究生入學考試]bp學習算法(已修改)
2024-10-31 01:14 本頁面
【正文】 BP學習算法 1 x 2 x m x Y1 Y2 yp Wmi Wij Wjp i=(1,2,… .J) j=(1,2,… J) 含有兩個隱含層的 BP網(wǎng)絡 BP網(wǎng)絡的標準學習算法 ?學習的過程： 神經(jīng)網(wǎng)絡在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡的連接權值 ,以使網(wǎng)絡的輸出不斷地接近期望的輸出 。 ?學習的本質： 對各連接權值的動態(tài)調整 ?學習規(guī)則： 權值調整規(guī)則，即在學習過程中網(wǎng)絡中各神經(jīng)元的連接權變化所依據(jù)的一定的調整規(guī)則。 BP網(wǎng)絡的標準學習算法 算法思想 ?學習的類型：有導師學習 ?核心思想： 將輸出誤差 以 某種形式 通過隱層向輸入層逐層反傳 ?學習的過程： 信號的正向傳播 誤差的反向傳播 將誤差分攤給各層的所有單元－－－各層單元的誤差信號 修正各單元權值 BP網(wǎng)絡的標準學習算法 學習過程 ?正向傳播： 輸入樣本－－－輸入層－－－各隱層－－－輸出層 ?判斷是否轉入反向傳播階段： 若輸出層的實際輸出與期望的輸出（導師信號）不符 ?誤差反傳 誤差以某種形式在各層表示－－－－修正各層單元的權值 ?網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可接受的程度 進行到預先設定的學習次數(shù)為止 BP學習的具體算法步驟 第一步：設置變量和參量 ? ? ), . . . ,2,1(, . . . , 21 NkxxxX kmkkk ?? ,為輸入向量，或訓練樣本， N為訓練樣本的個數(shù)。 ?????????????)() .. .()(.)() .. .()()() .. .()()(212222111211nwnwnwnwnwnwnwnwnwnWMIMMIIMI 為第 n次迭代輸入層 m與隱含層 I之間的的權值向量。 ?????????????)() .. .()(.)() .. .()()() .. .()()(212222111211nwnwnwnwnwnwnwnwnwnWIJIIJJIJ,為第 n次迭代隱含層 I與隱含層 J之間的的權值向量。
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