[工學]42人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型及算法(編輯修改稿)
2025-02-15 10:58 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ,. .. ,2,1?jt?t?f16 （ 2）誤差的逆?zhèn)鞑? 輸出層各單元的校正誤差： 中間層各單元的校正誤差： )()( tktktk LfCyd t ???mkqt ,...,2,1 。,...,2,1 ??)(][1jqtktjtk sfdej ?? ???m1 , 2 , . . . ,k 。,...,2,1 ?? pj17 ))(1)(()( xfxfxf ???18 調(diào)整輸出層至中間層之間的連接權(quán)，以及輸出層各單元的閾值： （學習系數(shù)） kjktjt bd ???? ??ktt d???? ??qtpj , . . . ,2,1 。, . . . ,2,1 ??10 。, . . . ,2,1 ??? ?mk19 中間層至輸入層之間的連接權(quán)，以及中間層各單元的閾值： kikjij ae ???? ??kjj e???? ??10 。,...,2,1 ??? ?mkpjni , . . . ,2,1 。, . . . ,2,1 ??（學習系數(shù)） 20 （ 3） 訓練過程 所謂訓練過程，是指反復學習的過程，也就是根據(jù)教師示教的希望輸出與網(wǎng)絡實際輸出的誤差調(diào)整連接權(quán)的過程 。 （ 4） 收斂過程 學習或者說訓練的收斂過程就是網(wǎng)絡全局誤差趨向于極小值的過程。 21 一般全局誤差有以下兩種定義： i）平均平方（ RMS）誤差 式中 m為樣本模式對的個數(shù)， q為輸出單元的個數(shù)。 qmCyEmkqjkjkj???? ?? ?1 12)(22 ii）誤差平方和 式中 為一對樣本模式的所有輸出單元的誤差平方和； 為所有樣本模式對的誤差平方和，也即檢驗網(wǎng)絡收斂的誤差標準； 為輸出單元個數(shù)， 為樣本模式對數(shù)。 2/)( 21kjqjkjK CyE ?? ?????mkkEE1kEEqm23 整個學習過程的具體步驟： 1. 初始化 給各連接權(quán) { }、 { }及閥值 { }、 { }賦予（ 1， +1）間的隨機值。 2. 隨機選取一模式對 ， 提供給網(wǎng)絡。 3. 計算中間層各單元的輸入和輸出： ij? jt? j? t?),...,( 21 kkkk naaaA ? ),...,(21kkkkqyyyY ?jniiijj as ?? ?? ?? 1)( jj sfb ?pj ,..
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