20xx年醫(yī)學(xué)專(zhuān)題—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(編輯修改稿)
2024-11-01 12:02 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 共二十頁(yè)。,激活函數(shù)采用S型函數(shù)，即 這里之所以選S型函數(shù)作為BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)是因?yàn)樗沁B續(xù)可微分的，而且更接近(jiēj236。n)于生物神經(jīng)元的信號(hào)輸入形式。,第九頁(yè)，共二十頁(yè)。,閥值在學(xué)習(xí)過(guò)程(gu242。ch233。ng)中和權(quán)值一樣也不斷的被修正。 同理可求出輸出端的激活值和輸出值。 設(shè)輸出層第t個(gè)單元的激活值為則 設(shè)輸出層第t個(gè)單元的實(shí)際輸出值為則 （t=1,2,…,q）,第十頁(yè)，共二十頁(yè)。,(2) 輸出(shūchū)誤差的逆?zhèn)鞑?在第一步的模式順傳播計(jì)算中我們得到了網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值，當(dāng)這些實(shí)際輸出值與希望(xīw224。ng)的輸出值不一樣時(shí)或其誤差大于所限定的數(shù)值時(shí)，就要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行校正。 這里的校正是從后向前進(jìn)行的，所以叫做誤差逆?zhèn)鞑?，?jì)算時(shí)是從輸出層到中間層，再?gòu)闹虚g層到輸入層。,第十一頁(yè)，共二十頁(yè)。,（3）循環(huán)(xnhu225。n)記憶訓(xùn)練,為使網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差趨于極小值。對(duì)于BP網(wǎng)輸入的每一組訓(xùn)練模式，一般要經(jīng)過(guò)數(shù)百次甚至上萬(wàn)次的循環(huán)記憶訓(xùn)練，才能使網(wǎng)絡(luò)記住這一模式。這種循環(huán)記憶訓(xùn)練實(shí)際上就是
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