20xx年醫(yī)學(xué)專題—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講稿ch4(編輯修改稿)
2024-11-01 12:02 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 j,第十七頁，共四十四頁。,11/1/2024,18,算法42 消除樣本順序(sh249。nx249。)影響的BP算法,1 for k=1 to L do 1.1 初始化W(k)； 2 初始化精度(jīnɡ d249。)控制參數(shù)ε； 3 E=ε+1。 4 while Eε do 4.1 E=0。 4.2 對所有的i，j，k：? w (k)ij=0；,第十八頁，共四十四頁。,11/1/2024,19,4.3 對S中的每一個(gè)樣本(y224。ngběn)（Xp,Yp）： 4.3.1 計(jì)算出Xp對應(yīng)的實(shí)際輸出Op； 4.3.2 計(jì)算出Ep； 4.3.3 E=E+Ep； 4.3.4 對所有i，j根據(jù)相應(yīng)式子計(jì)算?p w (L)ij； 4.3.5 對所有i，j：? w (L)ij=? w (L)ij+?p w (L)ij； 4.3.6 k=L1； 4.3.7 while k≠0 do 4.3.7.1 對所有i,j根據(jù)相應(yīng)式子計(jì)算?p w (k)ij； 4.3.7.2 對所有i,j：? w (k)ij=? w (k)ij+?p w (k)ij； 4.3.7.3 k=k1 4.4 對所有i，j，k：w (k)ij= w (k)ij+ ?w (k)ij。 4.5 E=E/2.0,第十九頁，共四十四頁。,11/1/2024,20,算法(su224。n fǎ)42 分析,較好地解決了因樣本的順序引起的精度問題和訓(xùn)練的抖動問題 收斂速度：比較慢 偏移量：給每一個(gè)神經(jīng)元增加一個(gè)偏移量來加快收斂速度 沖量：聯(lián)接權(quán)的本次修改要考慮上次(sh224。nɡ c236。)修改的影響，以減少抖動問題,第二十頁，共四十四頁。,11/1/2024,21,算法42 分析(fēnxī)——沖量設(shè)置,Rumelhart等人1986年 ?wij=αδjoi+β?wij′ ?wij′為上一次的修改量，β為沖量系數(shù)，一般(yībān)可取到0.9 Sejnowski與Rosenberg ，1987年 ?wij=α((1β)δjoi+β?wij′) ?wij′也是上一次的修改量，β在0和1之間取值,第二十一頁，共四十四頁。,11/1/2024,22,4.4 算法(su224。n fǎ)的實(shí)現(xiàn),主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) W[H，m]——輸出層的權(quán)矩陣； V[n，H]——輸入(shūr249。)（隱藏）層的權(quán)矩陣； ?o[m]——輸出層各聯(lián)接權(quán)的修改量組成的向量； ?h[H]——隱藏層各聯(lián)接權(quán)的修改量組成的向量； O1——隱藏層的輸出向量； O2——輸出層的輸出向量； (X，Y)——一個(gè)樣本。,第二十二頁，共四十四頁。,11/1/2024,23,算法(su224。n fǎ)的主要實(shí)現(xiàn)步驟,用不同的小偽隨機(jī)數(shù)初始化W，V； 初始化精度控制參數(shù)ε；學(xué)習(xí)率α ； 循環(huán)控制參數(shù)E=ε+1；循環(huán)最大次數(shù)M；循環(huán)次數(shù)控制參數(shù)N=0； while Eε amp。 NM do 4.1 N=N+1；E=0； 4.2 對每一個(gè)樣本(X,Y)，執(zhí)行(zh237。x237。ng)如下操作,第二十三頁，共四十四頁。,11/1/2024,24,4.2 對每一個(gè)樣
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