人工智能bp網(wǎng)絡(luò)ppt課件-文庫吧在線文庫
【正文】 為樣本 (樣本間距為 )進(jìn)行 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練。 題目 : 三個(gè)函數(shù)： )sin( xy ? ]2,0[ ??x2211 )s in ()s in (xxxxy ?? ]10,10[21 ??xx)sin( xy ? ]2,0[ ??x1： 2： 3： ? 例 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。 ? 通過測(cè)試，用輸入矢量 P2來計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出： ? A2=purelin(W2*tansig(W1*P2,B1),B2)。,W2 B2,39。lr=。[S2,Q]=size(T)。隱含層數(shù)量 2層。 ? 其次， BP算法可以使權(quán)值收斂到某個(gè)值，但并不能保證其為誤差平面的全局最小值，這是因?yàn)椴捎锰萜は陆捣赡軙?huì)產(chǎn)生 — 個(gè)局部最小值。每一次權(quán)值和偏差的變化都與網(wǎng)絡(luò)誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層的。 ? 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)。 ? BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。其主要思想為：對(duì)于 q個(gè)輸入學(xué)習(xí)樣本： ，已知與其對(duì)應(yīng)的輸出樣本為： 。 信息的正向傳遞 （ 1）隱含層中第 i個(gè)神經(jīng)元輸出為：
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