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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講稿ch4(參考版)

2024-09-30 18:59本頁面
  

【正文】 43 第四十四頁,共四十四頁。 (X, Y)——一個樣本。 V[n, H]——輸入〔隱藏〕層的權(quán)矩陣。算法 42 分析 ——沖量設(shè)置。算法 42 消除樣本順序影響的 BP算法。 vhp=vhp+?vhp。樣本: (輸入向量,理想輸出向量 )。 [1988年, Wasserman] 3/10/2024 43 第四十三頁,共四十四頁。根據(jù)相應(yīng)式子,此時的訓(xùn)練步長會變得非常小,進而將導(dǎo)致訓(xùn)練速度降得非常低,最終導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)停止收斂 ? 穩(wěn)定性問題 – 用修改量的綜合實施權(quán)的修改 – 連續(xù)變化的環(huán)境,它將變成無效的 3/10/2024 42 第四十二頁,共四十四頁。 3/10/2024 41 第四十一頁,共四十四頁。 幾個問題的討論 ? 收斂速度問題 ? 局部極小點問題 – 逃離 /避開局部極小點 : 修改 W、 V的初值 ——并不是總有效 。 ANj為隱藏層神經(jīng)元 )n e t(fw)n e t(foEjH1kjkkjjjh????????? ????????????)(fw jH1kjkkjh????????? ????3/10/2024 39 第三十九頁,共四十四頁。 ANj為隱藏層神經(jīng)元 k= ??hHlllk ow1??????????hH1k jkkj)on e tn e tE(oEjkjHlllkjkwoowon e th???????????????? 1oi … o2 o1 oHh k是 oj下一級的神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)輸入 oj 3/10/2024 37 第三十七頁,共四十四頁。 所以, )n et(f)oy( jjjj ????故,當(dāng) ANj為輸出層的神經(jīng)元時,它對應(yīng)的聯(lián)接權(quán) wij應(yīng)該按照以下公式進行調(diào)整: ijjjijijijijo)oy)(n e t(fwoww?????????ANj為輸出層神經(jīng)元 3/10/2024 35 第三十五頁,共四十四頁。 ANj為輸出層神經(jīng)元 oj=f(j) 容易得到 )n e t(fn e tojjj ????)n e t(foEn e tooEn e tEjjjjjjj??????????????????從而 3/10/2024 33 第三十三頁,共四十四頁。 ijjjij wn e tn e tEwE??????????而其中的 ??k kkjjow所以, iijkkkjijjowowwn e t?????????????最速下降法,要求 E的極小點 3/10/2024 31 第三十一頁,共四十四頁。 誤差測度 ?用理想輸出與實際輸出的方差作為相應(yīng)的誤差測度 ? ???m1k2kk )oy(21E???sppEE13/10/2024 29 第二十九頁,共四十四頁。 算法的理論根底 ? 根本假設(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 ? 自變量數(shù): n*H1+H1*H2+H2*H3+…+HL*m ? 樣本集: S={ (X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xs,Ys)} ? 誤差測度 : ???sppE
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