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典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)b-wenkub.com

2025-01-02 22:11 本頁(yè)面
   

【正文】 train 查看訓(xùn)練結(jié)果; simuff。 BP網(wǎng)絡(luò)期望誤差的選取 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 39 例 P128 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 多層感知器應(yīng)用實(shí)例 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 40 Matlab 命令窗口輸入 “ Help 函數(shù)名” 可得到相關(guān)函數(shù)的詳細(xì)介紹; 補(bǔ)充:感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) 輸入 Demop1 利用具有 2個(gè)神經(jīng)元 的感知器實(shí)現(xiàn)對(duì) 5個(gè) 輸入數(shù)據(jù)的兩分類(lèi) 0 . 8 0 . 6 0 . 4 0 . 2 0 0 . 2 0 . 4 0 . 61 0 . 500 . 511 . 5V e c t o r s t o b e C l a s s i f i e dP ( 1 )P(2)版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 41 補(bǔ)充:感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) 常用指令: P175 表 P180 例 % 感知器網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn) X=[ 。學(xué)習(xí)速率的選取范圍在 。 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 37 學(xué)習(xí)速率決定每一次循環(huán)訓(xùn)練中所產(chǎn)生的權(quán)值變化量。 BP網(wǎng)絡(luò)的層數(shù) 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 36 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度的提高,可以通過(guò)采用一個(gè)隱含層,而增加其神經(jīng)元數(shù)的方法來(lái)獲得。 )1()( ???????? kwwJkw ijijij ??權(quán)值調(diào)節(jié)公式: 動(dòng)量因子,一般取 附加動(dòng)量法 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 34 網(wǎng)絡(luò)的層數(shù) 隱含層的神經(jīng)元數(shù) 初始權(quán)值的選取 學(xué)習(xí)速率的選取 期望誤差的選取 BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì) 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 35 理論上已經(jīng)證明 :至少一個(gè) S型隱含層加上一個(gè)線(xiàn)性輸出層的網(wǎng)絡(luò),能夠逼近任何有理函數(shù)。 BP學(xué)習(xí)算法的改進(jìn) 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 32 準(zhǔn)則: 檢查權(quán)值的修正值是否真正降低了誤差函數(shù),如果確實(shí)如此,則說(shuō)明所選取的學(xué)習(xí)速率值小了,可以對(duì)其增加一個(gè)量; 若不是這樣,而產(chǎn)生了過(guò)調(diào),那么就應(yīng)該減小學(xué)習(xí)速率的值。 學(xué)習(xí)速率: 學(xué)習(xí)速率小,訓(xùn)練速度慢;學(xué)習(xí)速率大,訓(xùn)練速度快,可能出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象。,),(,),(,),(111122223333iijiikkikkllkllJwJN e tfJwJN e tfJwJN e tf?????????????????????反向過(guò)程計(jì)算 .3,2,1, ?? ???? rW JW rrr ?? ? ? ? rrrr W JtWtW ? ???? ?1修正權(quán)值 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 27 ikkiywJ 22 ????? 22 kkJ ?? ????第二隱層與第一隱層連接權(quán)值及閾值更新: ? ?213322kmllklkk Ne tfwNe tJ ???????????? ??? ??jiijxwJ 11 ????? 11 iiJ ?? ????第一隱層與輸入層連接權(quán)值及閾值更新: )( 112211iqkkikii Ne tfwNe tJ ?????????????? ??? ??kllkzwJ 33 ????? 33 llJ ?? ????輸出層與第二隱層連接權(quán)值及閾值更新: )()( 333 lllll Ne tfodNe tJ ?????????.3,2,1, ?? ???? rW JW rrr ? ? ? ? ? rrrr W JtWtW ? ???? ?1學(xué)習(xí)算法描述(續(xù)) 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 28 初始化 加輸入和期望輸出 計(jì)算隱層和輸出層的輸出 迭代次數(shù)加 1 調(diào)節(jié)輸出層和隱層的連接權(quán)值 wJtwtw ????? ?)()1( 改變訓(xùn)練樣本 訓(xùn)練樣本終止? 迭代終止? No No y y 算法基本流程 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 29 權(quán)系數(shù)的初值: 隨機(jī)選較小的值,盡量均勻覆蓋權(quán)值空間,避免出現(xiàn)初始權(quán)值相同的情況。3333333)()(????????????????????33( ) ( )l l l ld o f Ne t?? ???333
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