異或運(yùn)算bp算法解決-文庫(kù)吧資料
2025-05-29 18:30本頁(yè)面
【正文】 /隱藏層的誤差 double eq[4]。//f函數(shù)處理之前的c節(jié)點(diǎn)的值 double d[4]。//f函數(shù)處理之前的p節(jié)點(diǎn)的值 double Sq[4]。//用來(lái)存儲(chǔ)p的值 double q[4]={0}。//表中的A數(shù)據(jù) double b[4]={0,1,0,1}。[4]馬銳，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，機(jī)械工業(yè)出版社， 附錄1：代碼includeiostreamincludecmathusing namespace std。[3][2]韋巍，何衍，智能控制基礎(chǔ)，北京：清華大學(xué)出版社，.五、參考文獻(xiàn)本文在充分學(xué)習(xí)了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練思想的基礎(chǔ)上構(gòu)建適合本課題的BP網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)大量次的訓(xùn)練，并在實(shí)驗(yàn)中修改參數(shù)，得到較為理想的結(jié)果。BP網(wǎng)絡(luò)隱層和輸出層激活函數(shù)（特別是輸出層激活函數(shù)）的選擇對(duì)具有規(guī)律性期望輸出數(shù)據(jù)的問(wèn)題的結(jié)果有顯著影響，應(yīng)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練思想對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行分析。BP網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力，分類能力較強(qiáng)，收斂速度快，能較好的解決2個(gè)變量的異或問(wèn)題，得到的結(jié)果較為理想。開始連接權(quán)值及閾值初始化將學(xué)習(xí)模式對(duì)提供給網(wǎng)絡(luò)計(jì)算隱藏層各單元的凈輸入與輸出計(jì)算輸出層各單元的凈輸入與輸出計(jì)算輸出層各單元的一般化誤差計(jì)算輸出層各單元的一般化誤差調(diào)整隱含層到輸出層之間的連接權(quán)值及輸出層各個(gè)單元的閾值調(diào)整輸入層到隱藏層之間的連接權(quán)值及隱藏層各個(gè)單元的閾值更新學(xué)習(xí)模式對(duì)更新學(xué)習(xí)次數(shù)誤差ε或?qū)W習(xí)次數(shù)Nmax？全部學(xué)習(xí)模式訓(xùn)練完畢？學(xué)習(xí)結(jié)束Y調(diào)整隱含層到輸出層之間的連接權(quán)值及輸出層各個(gè)單元的閾Y調(diào)整隱含層到輸出層之間的連接權(quán)值及輸出層各個(gè)單元的閾N調(diào)整隱含層到輸出層之間的連接權(quán)值及輸出層各個(gè)單元的閾N調(diào)整隱含層到輸出層之間的連接權(quán)值及輸出層各個(gè)單元的閾圖22 BP學(xué)習(xí)算法流程圖三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析輸出實(shí)際輸出層c學(xué)寫了15000次后，結(jié)果如圖31運(yùn)行結(jié)果所示：圖31 運(yùn)行結(jié)果表31 輸出結(jié)果對(duì)比輸入期望輸出實(shí)際輸出A B0 000 111 011 10在精度滿足之后，實(shí)際輸出十分逼近期望輸出，可以看到BP算法解決異或問(wèn)題是成功的。4． 網(wǎng)絡(luò)趨向收斂，即網(wǎng)絡(luò)的全局誤差趨向極小值的“學(xué)習(xí)收斂”過(guò)程。表 21 學(xué)習(xí)模式對(duì)輸入期望輸出實(shí)際輸出全局誤差A(yù) B0 0000 111 0101 100
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