人工智能bp網(wǎng)絡(luò)ppt課件(已修改)
2025-05-17 22:30 本頁(yè)面
【正文】 BP網(wǎng)絡(luò) BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 一個(gè)具有兩個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu) X = O 0O 3W 1 2W 0 1W 2 3O 1O 2X = O 0O 3W 1 2W 0 1W 2 3O 1O 2? 2? 3? 1? 2? 3?單 輸 入 單 輸 出 B P 網(wǎng) 絡(luò)兩 輸 入 單 輸 出 B P 網(wǎng) 絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)理論 ? 與感知器模型不同的是， BP網(wǎng)絡(luò)的隱含層傳遞函數(shù)要求必須是可微的，所以不能使用感知器網(wǎng)絡(luò)的二值函數(shù)，常用的有 S型 的對(duì)數(shù)、正切函數(shù)或線性函數(shù)。由于傳遞函數(shù)是處處可微的，所以對(duì)于 BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，一方面，所劃分酌區(qū)域不再是一個(gè)線性劃分，而是由一個(gè)非線性超平面組成的區(qū)域，它是曲面，因而它的分類(lèi)比線性劃分更加精確，容錯(cuò)性也比線性劃分更好。 ? BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。 ? BP網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層或三層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、中間層 (隱層 )和輸出層。上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，而每層神經(jīng)元之間無(wú)連接。 ? 當(dāng)一對(duì)學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元的激活值從輸入層經(jīng)備中間層向輸出層傳播，在輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。 ? 接下來(lái)，按照減少目標(biāo)輸出與實(shí)際誤差的方向，從輸出層經(jīng)過(guò)各中間層逐層修正備連接權(quán)值，最后回到輸入層，這種算法稱為 “ 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?” ，即 BP算法。隨著這種誤差逆的傳播修正不斷進(jìn)行，網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入模
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