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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第五章ppt課件-資料下載頁

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【正文】僅讓隱含層的各神經(jīng)元按 Boltzmann工作規(guī)則進行狀態(tài)更新，當(dāng)更新次數(shù)足夠大并認為網(wǎng)絡(luò)已達到平衡狀態(tài)之后神經(jīng)元 i和 j同時輸出為 1的概率 (也稱 ui與 uj之間的對稱概率 )。式中表示當(dāng) 整個神經(jīng)元按 Boltzmann工作規(guī)則進行狀態(tài)更新、并達到平衡狀態(tài)之后，神經(jīng)元 i與 j同時輸出為 l的概率。學(xué)習(xí)結(jié)束后的網(wǎng)絡(luò)在進行回想時，可使網(wǎng)絡(luò)從任何初始狀態(tài)出發(fā) ，技工作規(guī)則進行若干次狀態(tài)轉(zhuǎn)移，則網(wǎng)絡(luò)可視層各個狀態(tài)的出現(xiàn)概率分布將符合網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時所希望的概率分布。下面介紹 Boltzmann機網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)想記憶學(xué)習(xí)規(guī)則。這一規(guī)則與自聯(lián)想記憶學(xué)習(xí)規(guī)則十分相似。在對每一組學(xué)習(xí)模式進行訓(xùn)練時，輸入部分的狀念總是固定在某個輸入模式的狀態(tài) 。學(xué)習(xí)結(jié)束后的網(wǎng)絡(luò)在進行回想時，當(dāng)給網(wǎng)絡(luò)的輸入部分提供一輸入模式后，對網(wǎng)絡(luò)除輸入部分按網(wǎng)絡(luò)工作規(guī)則進行狀態(tài)更新，在網(wǎng)絡(luò)的輸出部分各狀態(tài)出現(xiàn)的概率分布將符合學(xué)習(xí)過的希望概率分布。網(wǎng)絡(luò)小結(jié) 介紹模擬退火算法及 Boltzmann機網(wǎng)絡(luò)的工作和學(xué)習(xí)規(guī)則時曾多次指出：這一算法可使網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)收斂于全局最小值，從而可以得到應(yīng)用問題的最優(yōu)解。但是實際情況有時并不是這樣，所得到的解是近似的最優(yōu)解。這是什么原因呢 ? 只不過前兩種出現(xiàn)的概率較小而已。由于算法的這一特點，使網(wǎng)絡(luò)在陷入局部最小時有機會跳出來；但也正是由于這一點，使得當(dāng)前狀態(tài)所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)能量有可能比前一個狀態(tài)所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)能量大。尤其是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的初始溫度不夠大、降溫過程太快且結(jié)束溫度不夠小的情況下，這種可能性會更大。甚至?xí)a(chǎn)生當(dāng)前解比中間所經(jīng)歷的最好解差得多的現(xiàn)象。這就是為什么有時模擬退火算法的結(jié)果反不如其它算法結(jié)果好的原因。針對模擬退火算法存在的這種缺點，人們又提出了一種改進的算法 (Improved Annealing Procedure，簡稱 IAP算法 )。可參考有關(guān)文獻。盡管模擬退火算法仍然存在著一些不足，但它比快速下降的 “ 貪心 ” 算法： ? 得到最優(yōu)解的概率高得多； ? 算法具有很強的通用性； ? 除了適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，還可以應(yīng)用于圖像識別、大規(guī)模集成電路設(shè)計等眾多的組合優(yōu)化問題； ? 特別是當(dāng)待解決的問題復(fù) 雜性較高、規(guī)模較大，對問題所處的領(lǐng)域的有關(guān)知識了解甚少的情況下，這一算法具有明顯的優(yōu)越性。因為它不象其它算法那樣，需要過多的依賴于問題所處領(lǐng)域的知識來提高算法的性能。但是也應(yīng)當(dāng)看到：當(dāng)已知了大量有關(guān) 待解問題的背景知識之后，這一算法卻無法充分利用它們，算法的優(yōu)點變成了缺點：另外，在 Boltzmann學(xué)習(xí)規(guī)則中，包含著其工作規(guī)則，學(xué)習(xí)與反學(xué)習(xí)交替進行，因此，網(wǎng)絡(luò) 計算量猛增。特別是當(dāng)溫度下降速度較慢時，網(wǎng)絡(luò)收斂過程十分緩慢，這也是制約這種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的主要障礙。

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