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我的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6bp網(wǎng)絡(luò)-預(yù)覽頁

2025-06-21 01:43 上一頁面

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【正文】學與工程學院 27 誤差反向傳播圖形解釋武漢工程大學計算機科學與工程學院 28 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本： (輸入向量，理想輸出向量 ) 權(quán)初始化： “ 小隨機數(shù) ” 與飽和狀態(tài)； “ 不同 ” 保證網(wǎng)絡(luò)可以學。調(diào)用后返回訓(xùn)練后權(quán)值，循環(huán)總數(shù)和最終誤差 – TP＝ [disp_freq max_epoch err_goal 1r] – [W， B， epochs， errors]＝ trainbp(W，B，’ F’ ， P， T， TP) 武漢工程大學計算機科學與工程學院 34 三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計網(wǎng)絡(luò)的層數(shù) 隱含層神經(jīng)元數(shù) 初始權(quán)值的選取學習速率期望誤差的選取應(yīng)用舉例局限性武漢工程大學計算機科學與工程學院 35 網(wǎng)絡(luò)的層數(shù) ? 理論上已經(jīng)證明：具有偏差和至少一個 S型隱含層加上一個線性輸出層的網(wǎng)絡(luò)，能夠逼近任何有理函數(shù) ? 增加層數(shù)主要可以進一步的降低誤差，提高精度，但同時也使網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化，從而增加了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練時間。學習速率的選取范圍在武漢工程大學計算機科學與工程學院 39 期望誤差值選取 ? 在設(shè)計網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，期望誤差值也應(yīng)當通過對比訓(xùn)練后確定一個合適的值 ? 這個所謂的“合適”，是相對于所需要的隱含層的節(jié)點數(shù)來確定，因為較小的期望誤差值是要靠增加隱含層的節(jié)點，以及訓(xùn)練時間來獲得 ? 一般情況下，作為對比，可以同時對兩個不同期望誤差值的網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，最后通過綜合因素的考慮來確定采用其中一個網(wǎng)絡(luò) 武漢工程大學計算機科學與工程學院 40 應(yīng)用舉例 ? 求解函數(shù)逼近問題 – 有 21組單輸入矢量和相對應(yīng)的目標矢量，試設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)這對數(shù)組的函數(shù)關(guān)系 P=1::1 T=[ … … ] 測試集 P2=1::1 武漢工程大學計算機科學與工程學院 41 應(yīng)用舉例目標矢量相對于輸入矢量的圖形初始網(wǎng)絡(luò)的輸出曲線武漢工程大學計算機科學與工程學院 42 應(yīng)用舉例訓(xùn)練 1000次 2022次武漢工程大學計算機科學與工程學院 43 應(yīng)用舉例訓(xùn)練 3000次 5000次武漢工程大學計算機科學與工程學院 44 幾個問題的討論 ? 收斂速度問題 – 需要較長的訓(xùn)練時間 ? 局部極小點問題 – 逃離 /避開局部極小點：修改 W、 V的初值 —— 并不是總有效。 [1988年， Wasserman] 武漢工程大學計算機科學與工程學院 47 四、 BP網(wǎng)絡(luò)的改進目標附加動量法誤差函數(shù)改進自適應(yīng)學習速率武漢工程大學計算機科學與工程學院 48 目標 ?加快訓(xùn)練速度 ?避免陷入局部極小值武漢工程大學計算機科學與工程學院 49 附加動量法 ? 利用附加動量的作用則有可能滑過局部極小值 ? 修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值時，不僅考慮誤差在梯度上的作用，而且考慮在誤差曲面上變化趨勢的影響，其作用如同一個低通濾波器，它允許網(wǎng)絡(luò)忽略網(wǎng)絡(luò)上微小變化特性 ? 該方法是在反向傳播法的基礎(chǔ)上在每一個權(quán)值的變化上加上一項正比于前次權(quán)值變化量的值，并根據(jù)反向傳播法來產(chǎn)生新的權(quán)值變化武漢工程大學計算機科學與工程學院 50 附加動量法 ? 帶有附加動量因子的權(quán)值調(diào)節(jié)公式其中 k為訓(xùn)練次數(shù)， mc為動量因子，一般取 0． 95左右 ? 附加動量法的實質(zhì)是將最后一次權(quán)值變化的影響，通過一個動量因子來傳遞。 lr]]＝ trainbpx(W， B， F， P， T， TP) 武漢工程大學計算機科學與工程學院 57 五、內(nèi)容小結(jié) 內(nèi)容安排一、內(nèi)容回顧二、 BP網(wǎng)絡(luò) 三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計四、改進 BP網(wǎng)絡(luò) 武漢工程大學計算機科學與工程學院 58 五、內(nèi)容小結(jié) ? 反向傳播法可以用來訓(xùn)練具有可微激活函數(shù)的多層前向網(wǎng)絡(luò) ,以進行函數(shù)逼近，模式分類等工作 ? 反向傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)不完全受所要解決的問題所限制。輸入矢量 p=[3 2] 目標矢量 t=[ ]

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