多層前饋網(wǎng)絡(luò)與bp學(xué)習(xí)算法-資料下載頁(yè)
2024-10-18 13:16本頁(yè)面
【正文】 已學(xué)好的樣本。 14 演示 ?梯度下降法 與 改進(jìn)算法 手控 自控 ?BP算法 是梯度下降法在多層前饋網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用 15 例 2 4 1 用 BP 網(wǎng)絡(luò)逼近非線性函數(shù) f u e uu( ) s in ( )[ . ( . )]?? ?1 9 0 510 取 BP 網(wǎng)絡(luò) N1 4 1, ,，隱節(jié)點(diǎn)作用函數(shù)選對(duì)稱型 S 函數(shù)，輸出節(jié)點(diǎn)為線性； BP 算法 ，取 ? ? 0 4. ； （ 1 ） 訓(xùn)練輸入樣本集 u = 0 .5 : 0 .0 5 : 0 .4 5 ，圖 2 4 4 （ a ）‘ * ’； 訓(xùn)練輸出樣本集 d f u? ( ) ，圖（ b ）‘ * ’， 樣本集長(zhǎng)度 20?L ； （ 2 ） 測(cè)試輸入集 u 1= 0 .4 8 : 0 .0 5 : 0 .4 7 ，圖（ a ）中‘ + ’； 測(cè)試數(shù)據(jù)集 d f u1 1? ( ) ，圖（ b ）中‘ + ’； 16 （ 3 ） 取隨機(jī)非零初始權(quán)系， t =1 50 0 次訓(xùn)練， 網(wǎng)絡(luò)輸出 y （‘ o ’）與訓(xùn)練輸出樣本集 d （‘ * ’）比較見(jiàn)圖（ c ）； （ 4 ） 在測(cè)試集 u 1 輸入時(shí)， 網(wǎng)絡(luò)輸出 y 1 （‘ o ’）與測(cè)試數(shù)據(jù)集 d 1 （‘ + ’）比較見(jiàn)圖（ d ）； 由圖（ c ）知 ：網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差在第 L =2 0 個(gè)樣本處（最后一個(gè)樣本）最小。 17 （ 5 ） 網(wǎng)絡(luò)泛化能力見(jiàn)圖（ e ）， J t( ) ：訓(xùn)練集目標(biāo)函數(shù)（實(shí)線）； J t1 ( ) ：測(cè)試集目標(biāo)函數(shù)（虛線）， t ? 1 ～ 1 50 0 ； 由圖（ e ）知 ： 1 000 次訓(xùn)練后，再訓(xùn)練： 網(wǎng)絡(luò)的 J t( ) 已幾乎不減小，說(shuō)明 網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系值 已幾乎不調(diào)整了。 0 50 0 1 00 0 1 50 0 1 2 J J1 ( e) 圖 244 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練例 18 ?例 241 用 BP網(wǎng)絡(luò)逼近非線性函數(shù) 手控 自控 演示
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1