【正文】 s are characterized by the fact that their slope must approach zero as the input gets large. This causes a problem when using steepest descent to train a multilayer work with sigmoid functions, since the gradient can have a very small magnitude。 ? a = sim(,pnewtrans)。在 BP網(wǎng)絡(luò) ? BP網(wǎng)絡(luò)建立 ? BP訓(xùn)練算法選取 ?訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前期處理 ?提高 BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力 ?檢驗(yàn) BP網(wǎng)絡(luò)的方法 一 . BP網(wǎng)絡(luò)建立 ? (m維輸入 n維輸出 ) ? a. 只有一個(gè)樣本時(shí) ? Input = [ P1,P2,…,Pm]’ ? m by 1列向量 ? Output = [O1,O2,…,On ]‘ ? n by 1列向量 ? s個(gè)樣本的時(shí)候 ? 輸入 Input 是 m by s矩陣 每個(gè)列向量為一個(gè)輸入向量 . ? 輸出 Output 是 n by s矩陣每個(gè)列向量為一個(gè)輸出 . ? 2. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) (一般 3層網(wǎng)絡(luò)夠用 ) ? 輸入層單元數(shù) : m ? 輸出層單元數(shù) : n ? 隱層單元數(shù) h確定原則 : 在滿足訓(xùn)練精度的情況下越少越好 , 以防止過擬合情況 . ? 3. 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 (weight)與閾值 (bias)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 輸入層與隱層之間連接權(quán)矩陣 W1是 m by h 矩陣其中 W1第 i行表示第 i個(gè)輸入單元與隱層單元間的連接權(quán) ? 隱層與輸出層之間連接權(quán)矩陣 W2是 ? n by h 矩陣其中第 j行表示第 j個(gè)輸出單元與隱層單元間連接權(quán) . ? : ? 輸入層 隱層 輸出層 ? : 起著將輸入傳遞到各隱層單元因此沒有傳遞函數(shù) ? : 能夠擬合非線性函數(shù)的關(guān)鍵 , 應(yīng)該 是個(gè)單調(diào)非減函數(shù) , Matlab中提供三種傳遞函數(shù) longsig((0,1)), tansig((1,1))和 purelin ? c. 輸出層 : 可以采用 logsig 與 tansig, 或者purelin. (最好 purelin: ) ? 5. 最簡(jiǎn)便的構(gòu)建方法 newff(三層為例 ) ? = newff (PR,[S1 S2 S3],{TF2 TF3}, BTF, BLF, PF) ? PR: m by 2 矩陣第 i行表示第 i維輸入的取值范圍 .