20xx年醫(yī)學(xué)專題—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例分析(參考版)
2024-11-01 12:02本頁面
【正文】 這些方法中應(yīng)用最廣的是增加了沖量（動(dòng)量）項(xiàng)的改進(jìn)BP算法,第二十頁，共二十頁。預(yù)處理的方法有多種多樣(duō zhǒnɡ duō y224。T.Koholen的定義：“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)。ir243。,第十九頁，共二十頁。理論上其值大小應(yīng)與權(quán)值修正量的大小有關(guān)，但實(shí)際應(yīng)用中一般取常量。所以，一般傾向選取較小的學(xué)習(xí)率以保證學(xué)習(xí)過程的收斂性（穩(wěn)定性），通常在0.01~0.8之間。tǒng)學(xué)習(xí)過程的穩(wěn)定性。,第十八頁，共二十頁。nli224。,第十五頁，共二十頁。目前雖已有改進(jìn)BP法、遺傳算法（GA）和模擬退火算法等多種優(yōu)化方法用于BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練(這些方法從原理上講可通過調(diào)整某些參數(shù)求得全局極小點(diǎn))，但在應(yīng)用中，這些參數(shù)的調(diào)整往往因問題不同而異，較難求得全局極小點(diǎn)。,由于BP網(wǎng)絡(luò)采用誤差反傳算法，其實(shí)質(zhì)是一個(gè)無約束的非線性最優(yōu)化計(jì)算過程，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較大時(shí)不僅(b249。o)的過程”，是一個(gè)復(fù)雜而又十分煩瑣和困難的過程。因此，通過訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）建立合理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程，在國外被稱為“藝術(shù)創(chuàng)造(chu224。雖然理論上早已經(jīng)證明：具有1個(gè)隱層（采用Sigmoid轉(zhuǎn)換函數(shù)）的BP網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)對(duì)任意函數(shù)的任意逼近。,第十三頁，共二十頁。 xiǎo)點(diǎn)而得不到最優(yōu) 點(diǎn)，也是訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)“過擬合”的內(nèi)在原因。,第十二頁，共二十頁。 d224。同理可推得：輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)（變量數(shù)）必須小于N1。,第十一頁，共二十頁。 為盡可能避免訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象，保證足夠高的網(wǎng)絡(luò)性能和泛化能力，確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的最基本原則是：在
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