20xx年醫(yī)學(xué)專題—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt-資料下載頁
2024-11-04 17:28本頁面
【正文】 uch233。ng) 神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)輸入： neti=x1w1i+x2w2i+…+xnwni 神經(jīng)元的輸出：,第五十七頁，共七十九頁。,輸出(shūchū)函數(shù)分析,應(yīng)該將net的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi) 可以用其它的函數(shù)(h225。nsh249。)作為激活函數(shù)(h225。nsh249。)，只要該函數(shù)(h225。nsh249。)是處處可導(dǎo)的,第五十八頁，共七十九頁。,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單(jiǎndān)單級網(wǎng),Input layer Hidden layer Output layer,第五十九頁，共七十九頁。,BP學(xué)習(xí)(xu233。x237。)算法,1 權(quán)值初始化； 2 依次輸入p個學(xué)習(xí)樣本； 3 依次計算各個層的輸出(shūchū)； 4 求各個層的反傳誤差； 5 記錄已經(jīng)學(xué)習(xí)過的樣本數(shù)p，若pP,則轉(zhuǎn)到步驟2，若p=P則轉(zhuǎn)到步驟6； 6 按照權(quán)值修整公式修整各個層的權(quán)值或閾值； 7 按照新的權(quán)值再計算，當(dāng)達(dá)到誤差要求或最大學(xué)習(xí)次數(shù)，則終止學(xué)習(xí)，負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)到步驟2.,第六十頁，共七十九頁。,網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?tu242。 pū)結(jié)構(gòu),BP網(wǎng)的結(jié)構(gòu)(ji233。g242。u) 輸入向量、輸出向量的維數(shù)、網(wǎng)絡(luò)隱藏層的層數(shù)和各個隱藏層神經(jīng)元的個數(shù)的決定 實驗：增加隱藏層的層數(shù)和隱藏層神經(jīng)元個數(shù)不一定總能夠提高網(wǎng)絡(luò)精度和表達(dá)能力。 BP網(wǎng)一般都選用二級網(wǎng)絡(luò)。,第六十一頁，共七十九頁。,4.2.2 訓(xùn)練(x249。nli224。n)過程概述,樣本：(輸入向量(xi224。ngli224。ng)，理想輸出向量(xi224。ngli224。ng)) 權(quán)初始化：“小隨機數(shù)”與飽和狀態(tài)；“不同”保證網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)。 向前傳播階段： （1）從樣本集中取一個樣本(Xp，Yp)，將Xp輸入網(wǎng)絡(luò)； （2）計算相應(yīng)的實際輸出Op： Op=Fl(…(F2(F1(XpW(1))W(2))…)W(L)),第六十二頁，共七十九頁。,4.2.2 訓(xùn)練(x249。nli224。n)過程概述,向后傳播階段——誤差傳播階段： （1）計算實際輸出Op與相應(yīng)(xiāngyīng)的理想輸出Yp的差； （2）按極小化誤差的方式調(diào)整權(quán)矩陣。 （3）網(wǎng)絡(luò)關(guān)于第p個樣本的誤差測度：,（4） 網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。)關(guān)于整個樣本集的誤差測度：,第六十三頁，共七十九頁。,4.2.3 誤差(w249。chā)傳播分析,輸出(shūchū)層權(quán)的調(diào)整,wpq= wpq+?wpq ?wpq=αδqop =αfn′ (netq)(yqoq)op =αoq(1oq) (yqoq)op,第六十四頁，共七十九頁。,隱藏(yǐnc225。ng)層權(quán)的調(diào)整,第六十五頁，共七十九頁。,隱藏(yǐnc225。ng)層權(quán)的調(diào)整,δpk1的值和δ1k，δ2k，…，δmk 有關(guān) 不妨認(rèn)為(r232。nw233。i)δpk1 通過權(quán)wp1對δ1k做出貢獻(xiàn)， 通過權(quán)wp2對δ2k做出貢獻(xiàn)， …… 通過權(quán)wpm對δmk做出貢獻(xiàn)。 δpk1= fk1′(netp) (wp1δ1k+ wp2δ2k+…+ wpmδm k),第六十六頁，共七十九頁。,隱藏(yǐnc225。ng)層權(quán)的調(diào)整,vhp=vhp+?vhp ?vhp=αδpk1ohk2 =αfk1 ′(netp)( wp1δ1k+ wp2δ2k+…+ wpmδmk)ohk2 =αopk1(1opk1)( wp1δ1k+ wp2δ2k+…+ wpmδmk)ohk2,第六十七頁，共七十九頁。,BP算法(su224。n fǎ)基本思想,樣本集：S={(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xs,Ys)} 基本思想 ： 逐一地根據(jù)樣本集中(j237。zhōng)的樣本(Xk,Yk)計算出實際輸出Ok和誤差測度E1，對W(1) ，W(2) ，…，W(L)各做一次調(diào)整，重復(fù)這個循環(huán)，直到∑Epε。 用輸出層的誤差調(diào)整輸出層權(quán)矩陣，并用此誤差估計輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用輸出層前導(dǎo)層誤差估計更前一層的誤差。如此獲得所有其它各層的誤差估計，并用這些估計實現(xiàn)對權(quán)矩陣的修改。形成將輸出端表現(xiàn)出的誤差沿著與輸入信號相反的方向逐級向輸入端傳遞的過程,第六十八頁，共七十九頁。,第六十九頁，共七十九頁。,第七十頁，共七十九頁。,第七十一頁，共七十九頁。,第七十二頁，共七十九頁。,第七十三頁，共七十九頁。,第七十四頁，共七十九頁。,第七十五頁，共七十九頁。,第七十六頁，共七十九頁。,第七十七頁，共七十九頁。,第七十八頁，共七十九頁。,內(nèi)容(n232。ir243。ng)總結(jié),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks。正常操作(cāozu242。)（回憶操作(cāozu242。)）。一、符號主義（或邏輯主義）學(xué)派。二、連接主義(或并行分布處理主義）學(xué)派。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，則是用內(nèi)容尋址存儲器和聯(lián)想存儲器來存儲圖形信息。樣本：(輸入向量，理想輸出向量)。向后傳播階段——誤差傳播階段：。vhp=vhp+?vhp。基本思想 ：,第七十九頁，共七十
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