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典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)b-在線瀏覽

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【正文】 kmllklkNe tfwJ ??? ????????????? ??學(xué)習(xí)算法（續(xù)）版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 25 第三步：計(jì)算梯度 :,11 JJw ???學(xué)習(xí)算法（續(xù)） 111 1 1 1 121212 2 1 11()()i i iij i ij i i ijqkijk kiqk k i i j i jkN e t y N e tJ J Jw N e t w y N e t wN e tJf N e t xN e t yw f N e t x x????? ? ?? ? ???? ? ? ? ? ??? ?????????????? ? ? ???????11 iiJ ??? ???版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 26 選定初始加權(quán)矩陣。對(duì)每個(gè)樣本重復(fù)下述過程，直到收斂：學(xué)習(xí)算法描述 1 2 3, , , , , , 。,),(,),(,),(111122223333iijiikkikkllkllJwJN e tfJwJN e tfJwJN e tf?????????????????????反向過程計(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。激勵(lì)函數(shù)：非減可微函數(shù)。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。 BP學(xué)習(xí)算法的局限性版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 31 選用不同的作用函數(shù)、性能指標(biāo)；解決局部極小問題選用不同的初值迭代；激勵(lì)函數(shù)加入斜率因子；模擬退火方法；分解子網(wǎng)。 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)生了過調(diào)，那么就應(yīng)該減小學(xué)習(xí)速率的值。利用附加動(dòng)量的作用則有可能滑過局部極小值。 )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)線性輸出層的網(wǎng)絡(luò)，能夠逼近任何有理函數(shù)。一般情況下，應(yīng)優(yōu)先考慮增加隱含層中的神經(jīng)元數(shù)。 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，可以通過采用一個(gè)隱含層，而增加其神經(jīng)元數(shù)的方法來獲得。

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