有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合-全文預(yù)覽
【正文】 輸出層 a1 a2 )(t an 111,11 bpIWs iga ?? )( 211,22 baLWp u r el ina ??2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播算法是典型的有導(dǎo)師指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法 ， 其具體思想是對一定數(shù)量的樣本進行學(xué)習(xí) ， 即將樣本的輸入送至網(wǎng)絡(luò)輸入層的各個神經(jīng)元 ， 經(jīng)隱含層和輸出層計算后 ，輸出層各個神經(jīng)元輸出對應(yīng)的預(yù)測值 ， 若預(yù)測值與期望值輸出之間的誤差不滿足精度要求時 ， 則從輸出層反向傳播該誤差 ，從而進行權(quán)值和閾值的調(diào)整 ， 使得網(wǎng)絡(luò)的輸出和期望輸出間的誤差逐漸減小 ， 直至滿足精度要求； BP網(wǎng)絡(luò)的精髓： 將網(wǎng)絡(luò)的輸出與期望輸出間的誤差歸結(jié)為權(quán)值和閾值的“ 過錯 ” ， 通過反向傳播把誤差 “ 分?jǐn)?” 給各個神經(jīng)元的權(quán)值和閾值 。 1. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的多層前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 具有一個輸入層 、 數(shù)個隱含層和一個輸出層 。有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合 — 汽油辛烷值預(yù)測 基礎(chǔ)理論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則又稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法 ， 用來計算更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值 。 而在無
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