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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(編輯修改稿)

2025-02-04 01:10 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】隨機(jī)數(shù) ? 威得羅等人在分析了兩層網(wǎng)絡(luò)是如何對一個函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練后，提出一種選定初始權(quán)值的策略 – 選擇權(quán)值的量級為 ? 在 MATLAB工具箱中可采用函數(shù) W1和 B1。 ? 其方法僅使用在第一隱含層的初始值的選取上，后面層的初始值仍然采用隨機(jī)取數(shù) 2022/2/1 30 學(xué)習(xí)速率 ? 學(xué)習(xí)速率決定每一次循環(huán)訓(xùn)練中所產(chǎn)生的權(quán)值變化量 ? 大的學(xué)習(xí)速率可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定 ? 小的學(xué)習(xí)速率導(dǎo)致較長的訓(xùn)練時間，可能收斂很慢，不過能保證網(wǎng)絡(luò)的誤差值不跳出誤差表面的低谷而最終趨于最小誤差值 ? 所以在一般情況下，傾向于選取較小的學(xué)習(xí)速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。學(xué)習(xí)速率的選取范圍在 2022/2/1 31 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(dāng)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(jìn)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) 2022/2/1 32 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(biāo)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 2022/2/1 33 應(yīng)用舉例目標(biāo)矢量相對于輸入矢量的圖形初始網(wǎng)絡(luò)的輸出曲線 2022/2/1 34 應(yīng)用舉例訓(xùn)練 1000次 2022次 2022/2/1 35 應(yīng)用舉例訓(xùn)練 3000次 5000次 2022/2/1 36 限制與不足 ? 需要較長的訓(xùn)練時間 ? 完全不能訓(xùn)練 – 選取較小的初始權(quán)值 – 采用較小的學(xué)習(xí)速率，但同時又增加了訓(xùn)練時間 ? 局部極小值 ? BP算法可以使網(wǎng)絡(luò)權(quán)值收斂到一個解，但它并不能保證所求為誤差超平面的全局最小解，很可能是一個局部極小解 2022/2/1 37 四、 BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn) 目標(biāo) 附加動量法誤差函數(shù)改進(jìn) 自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率 2022/2/1 38 目標(biāo) ?加快訓(xùn)練速度 ?避免陷入局部極小值 2022/2/1 39 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 2022/2/1 40 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。 ? 當(dāng)動量因子取值為零時，權(quán)值變化僅根據(jù)梯度下降法產(chǎn)生 ? 當(dāng)動量因子取值為 1時，新的權(quán)值變化則是設(shè)置為最后一次權(quán)值的變化，而依梯度法產(chǎn)生的變化部分則被忽略掉了 ? 促使權(quán)值的調(diào)節(jié)向著誤差曲面底部的平均方向變化，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)入誤差曲面底部的平坦區(qū)時， δ i將變得很小，于是，Δw ij(k+1)≈Δw ij (k)，從而防止了 Δw ij=0的出現(xiàn)，有助于使網(wǎng)絡(luò)從誤差曲面的局部極小值中跳出 2022/2/1 41 附加動量法 ? 在 MATLAB工具箱中，帶有動量因子的權(quán)值修正法是用函數(shù) ? 的反向傳播網(wǎng)絡(luò) ? 下面是對單層網(wǎng)絡(luò)使用函數(shù) ： [W， B， epochs， errors]＝ trainbpm(W， B，’ F’， P， T， TP) 2022/2/1 42 誤差函數(shù)改進(jìn) ?當(dāng) ak趨向 1時， E趨向一個常數(shù)，即處于 E的平坦區(qū)， f’(n)→0 ，可能造成完全訓(xùn)練的麻痹現(xiàn)象 ?當(dāng)一個網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面存在著平坦區(qū)時，可以選用別的誤差函數(shù) f(tk, ak)來代替 (tkak)2的形式，只要其函數(shù)在 ak=tk時能達(dá)到最小值 2022/2/1 43 誤差函數(shù)改進(jìn) ?包穆 (Baum)等人于 1988年提出一種誤差函數(shù)為 ?不會產(chǎn)生不能完全訓(xùn)練的麻痹現(xiàn)象 2022/2/1 44 誤差函數(shù)改進(jìn) ?與常規(guī)的誤差函數(shù)的情況 δ ij=f’(n)(tkak)相比較，其中的 f’(n)項消失了 ?當(dāng) n增大，進(jìn)入激活函數(shù)的平坦區(qū)，使 f

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