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模式識(shí)別:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類-全文預(yù)覽

2025-06-16 12:11 上一頁面

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【正文】 過程大概可以分為兩個(gè)階段:1)信號的向前傳播,在這個(gè)階段,要求計(jì)算出隱含層和輸出層中每一神經(jīng)元的凈輸入和輸出。 2022/6/23 17 更新問題 ? 基本的 BP算法采用的是實(shí)例更新,即每處理一個(gè)實(shí)例就更新一次權(quán)和偏置。 ? 解決的辦法就是采用周期更新, 即每處理一遍所有的實(shí)例才更新一次權(quán)和偏置。 ? 逃離 —— 統(tǒng)計(jì)方法: [Wasserman, 1986]將 Cauchy訓(xùn)練與 BP算法結(jié)合起來,可以在保證訓(xùn)練速度不被降低的情況下,找到全局極小點(diǎn)。 [1988年, Wasserman] 2022/6/23 23 BP算法適合問題的特征 ? 實(shí)例是用很多“屬性 值”對表示的 ? 目標(biāo)函數(shù)的輸出可能是離散值、實(shí)數(shù)值或者由若干實(shí)數(shù)屬性或離散屬性組成的向量 ? 訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含錯(cuò)誤 ? 可容忍長時(shí)間的訓(xùn)練 ? 可能需要快速求出目標(biāo)函數(shù)值 ? 人類能否理解學(xué)到的目標(biāo)函數(shù)是不重要的 。根據(jù)相應(yīng)式子,此時(shí)的訓(xùn)練步長會(huì)變得非常小,進(jìn)而將導(dǎo)致訓(xùn)練速度降得非常低,最終導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)停止收斂。 2022/6/23 18 收斂速度問題 ? BP算法的訓(xùn)練速度是非常慢的,尤其是當(dāng)訓(xùn)練達(dá)到一定的程度后,甚至有時(shí)是發(fā)散的。它更 “ 偏愛 ”較后出現(xiàn)的 實(shí)例
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