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正文內(nèi)容

bp算法介紹ppt課件(參考版)

2025-05-04 18:14本頁面
  

【正文】 [1988年, Wasserman] 2022/5/29 73 。 2022/5/29 71 網(wǎng)絡(luò)癱瘓問題 在訓(xùn)練中,權(quán)可能變得很大,這會使神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)輸入變得很大,從而又使得其激活函數(shù)的導(dǎo)函數(shù)在此點(diǎn)上的取值很小。 NM do N=N+1; E=0; 對每一個(gè)樣本 (X,Y),執(zhí)行 如下操作 2022/5/29 54 1 計(jì)算: O1=F1(XV); O2=F2(O1W); 2 計(jì)算輸出層的權(quán)修改量 for i=1 to m [i]= O2 [i]*(1 O2 [i])*(Y[i]O2 [i]); 計(jì)算輸出誤差: for i=1 to m E=E+(Y[i]O2 [i])2; 2022/5/29 55 隱藏層的神經(jīng)元的個(gè)數(shù) H作為一個(gè)輸入?yún)?shù) 同時(shí)將 ε 、循環(huán)最大次數(shù) M等,作為算法的輸入?yún)?shù) 在調(diào)試階段,最外層循環(huán)內(nèi),加一層控制,以探測網(wǎng)絡(luò)是否陷入了局部極小點(diǎn) 2022/5/29 56 基本假設(shè) 網(wǎng)絡(luò)含有 L層 聯(lián)接矩陣: W(1) , W(2) , … , W(L) 第 k層的神經(jīng)元: Hk個(gè) 自變量數(shù): n*H1+H1*H2+H2*H3+…+H L*m 樣本集: S={ (X1,Y1),(X2,Y2),… ,(Xs,Ys)} 誤差測度 : 2022/5/29 57 ???sppEE1用 E代表 EP, 用 ( X, Y) 代表 ( XP, YP) X=(x1, x2, , xn) Y=(y1, y2, , ym) 該樣本對應(yīng)的實(shí)際輸出為 O=( o1, o2, , om) 2022/5/29 58 ??? sp pEE 1誤差測度 用理想輸出與實(shí)際輸出的方差作為相應(yīng)的誤差測度 2022/5/29 59 ? ???m1k2kk )oy(21E???sppEE12022/5/29 60 ijij wEw?????wij ijwE??E 0,此時(shí) Δwij0 取 ijwE??E 0, 此時(shí) Δwij0 wij 2022/5/29 61 ijjjij wne tne tEwE??????????而其中的 ??k kkjjown e t所以, iijkkkjijjowowwn e t?????????????2022/5/29 62 ijijkkkjjijjjijone tEwowne tEwne tne tEwE?????????????????????????????令 jj n e tE?????所以 Δ wij=αδjoi α為學(xué)習(xí)率 oj=f(j) 容易得到 2022/5/29 63 )n e t(fn e tojjj ???? )n e t(foEn e tooEn e tEjjjjjjj??????????????????從而 2022/5/29 64 ? ?? ?)())(22()21(21212jjjjjjjjmkkkjoyoyooyooyoE???????????????????????????2022/5/29 65 所以, )n e t(f)oy( jjjj ????故,當(dāng) ANj為輸出層的神經(jīng)元時(shí),它對應(yīng)的聯(lián)接權(quán) wij應(yīng)該按照下列公式進(jìn)行調(diào)整: ijjjijijijijo)oy)(n e t(fwoww?????????2022/5/29 66 jjjjjn e tooEn e tE????????????)n e t(fn e tojjj ????)n e t(foEjjj ???????? ???m1k2kk )oy(21E函數(shù) 2022/5/29 67 k= ??hH1iiik ow??????????hH1k jkkj)on e tn e tE(oEjkjH
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