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多層前饋網(wǎng)絡(luò)與bp學習算法-資料下載頁

2025-10-09 13:16本頁面

　　

【正文】已學好的樣本。 14 演示 ?梯度下降法與改進算法手控自控 ?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)點作用函數(shù)選對稱型 S 函數(shù)，輸出節(jié)點為線性； BP 算法，取 ? ? 0 4. ；（ 1 ）訓練輸入樣本集 u = 0 .5 : 0 .0 5 : 0 .4 5 ，圖 2 4 4 （ a ）‘ * ’；訓練輸出樣本集 d f u? ( ) ，圖（ b ）‘ * ’，樣本集長度 20?L ；（ 2 ）測試輸入集 u 1= 0 .4 8 : 0 .0 5 : 0 .4 7 ，圖（ a ）中‘ + ’；測試數(shù)據(jù)集 d f u1 1? ( ) ，圖（ b ）中‘ + ’； 16 （ 3 ）取隨機非零初始權(quán)系， t =1 50 0 次訓練，網(wǎng)絡(luò)輸出 y （‘ o ’）與訓練輸出樣本集 d （‘ * ’）比較見圖（ c ）；（ 4 ）在測試集 u 1 輸入時，網(wǎng)絡(luò)輸出 y 1 （‘ o ’）與測試數(shù)據(jù)集 d 1 （‘ + ’）比較見圖（ d ）；由圖（ c ）知：網(wǎng)絡(luò)的訓練誤差在第 L =2 0 個樣本處（最后一個樣本）最小。 17 （ 5 ）網(wǎng)絡(luò)泛化能力見圖（ e ）， J t( ) ：訓練集目標函數(shù)（實線）； J t1 ( ) ：測試集目標函數(shù)（虛線）， t ? 1 ～ 1 50 0 ；由圖（ e ）知： 1 000 次訓練后，再訓練：網(wǎng)絡(luò)的 J t( ) 已幾乎不減小，說明網(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

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