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《bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法》ppt課件(文件)

2025-01-23 03:16 上一頁面

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【正文】 )()1( 10 ???若 j是輸出層神經(jīng)元，則： ))(1(jjjjj ydyy ????若 j是隱層神經(jīng)元，則： ???kjkkjjj wyy ?? )1(第五步：轉(zhuǎn)到第二步，循環(huán)至權(quán)值穩(wěn)定為止。 BP算法步驟：第一步：對權(quán)值和神經(jīng)元閾值初始化： (0， 1)上分布的隨機數(shù)。 )( jj n e tfy ?0)(11hjjne te ?????S型輸出函數(shù)： θj：神經(jīng)元閾值； h0：修改輸出函數(shù)形狀的參數(shù)。性能優(yōu)勢：識別、分類 1．多層感知器針對感知器學(xué)習(xí) 算法的局限性：模式類必須線性可分。當(dāng)全部學(xué)習(xí)樣本都能正確分類時，學(xué)習(xí)過程結(jié)束。第三步：計算神經(jīng)元的實際輸出。 M類問題判決規(guī)則 ( 神經(jīng)元的輸出函數(shù) ) 為 )( T XW jj fy ?????????jj??XX若,1若,1 Mj ??1* 正確判決的關(guān)鍵：輸出層每個神經(jīng)元必須有一組合適的權(quán)值。設(shè)輸入模式向量，，共 M類。 —— 前饋網(wǎng)絡(luò) 沒有明顯層次，任意兩個神經(jīng)元之間可達，具有輸出單元到隱層單元或輸入單元的反饋連接。由有： )()( txtyii ?)]()([)()1( txtytwtw ijijij ???? 神經(jīng)元間的連接 2. δ學(xué)習(xí)規(guī)則（ 3）更新權(quán)值，閾值可視為輸入恒為（－ 1）的一個權(quán)值；（ 1）選擇一組初始權(quán)值 wij(1)；（ 2）計算某一輸入模式對應(yīng)的實際輸出與期望輸出的誤差； )()]([)()1( txtydtwtw ijjijij ???? ?式中，（ 4）返回 (2) ，直到對所有訓(xùn)練模式網(wǎng)絡(luò)輸出均能滿足要求。 0 1 y θ （ a） 0 1 y （ b ） y （ c ） 0 1 閾值型 S型偽線性型 f 為閾值型函數(shù)時： ?????? ?? ??niii xwy1s g n ?1??? nw?設(shè) ，點積形式： )s g n ( T XW?yT11 ],[ ?? nn ?W T1 ]1,[ nxx ??X式

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