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反向傳播網(wǎng)絡(luò)ppt課件-在線瀏覽

2025-06-23 18:03本頁面
  

【正文】 習(xí)算法,因此被稱為BP網(wǎng)絡(luò)。第 06講 反向傳播網(wǎng)絡(luò) 鄒江 反向傳播網(wǎng)絡(luò) (Back— Propagation Network, 簡稱BP網(wǎng)絡(luò) )是將 W— H學(xué)習(xí)規(guī)則一般化,對非線性可微分函數(shù)進(jìn)行權(quán)值訓(xùn)練的多層網(wǎng)絡(luò)。 BP網(wǎng)絡(luò)是一種多層前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其神經(jīng)元的變換函數(shù)是 S型函數(shù),因此輸出量為 0到 1之間的連續(xù)量,它可以實現(xiàn)從輸入到輸出的任意的非線性映射。 BP網(wǎng)絡(luò)主要用于: 1)函數(shù)逼近:用輸入矢量和相應(yīng)的輸出矢量訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)逼近 — 個函數(shù); 2)模式識別:用一個特定的輸出矢量將它與輸入矢量聯(lián)系起來; 3)分類:把輸入矢量以所定義的合適方式進(jìn)行分類; 4)數(shù)據(jù)壓縮:減少輸出矢量維數(shù)以便于傳輸或存儲。 BP網(wǎng)絡(luò)具有一層或多層隱含層,除了在多層網(wǎng)絡(luò)上與前面已介紹過的模型有不同外,其主要差別也表現(xiàn)在激活函數(shù)上。 圖 6. 2 BP網(wǎng)絡(luò) S型激活函數(shù) 因為 S型函數(shù)具有非線性放大系數(shù)功能,它可以把輸入從負(fù)無窮大到正無窮大的信號,變換成 1到 l之間輸出,對較大的輸入信號,放大系數(shù)較??;而對較小的輸入信號,放大系數(shù)則較大,所以采用 S型激活函數(shù)可以去處理和逼近非線性的輸入 /輸出關(guān)系。 BP網(wǎng)絡(luò)的特點: 輸入和輸出是并行的模擬量; 網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出關(guān)系是各層連接的權(quán)因子決定 , 沒有固定的算法; 權(quán)因子是通過學(xué)習(xí)信號調(diào)節(jié)的 , 這樣學(xué)習(xí)越多 , 網(wǎng)絡(luò)越聰明; 隱含層越多 , 網(wǎng)絡(luò)輸出精度越高 , 且個別權(quán)因子的損壞不會對網(wǎng)絡(luò)輸出產(chǎn)生大的影響 6. 2 BP學(xué)習(xí)規(guī)則 BP算法屬于 δ算法,是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。 學(xué)習(xí)的目的是用網(wǎng)絡(luò)的實際輸出 A1, A2, ……A q,與目標(biāo)矢量 T1, T2, ……T q, 之間的誤差來修改其權(quán)值,使 Al, (l= l, 2… , q)與期望的 Tl盡可能地接近;即:使網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和達(dá)到最小。 在正向傳播過程中,輸入信息從輸入經(jīng)隱含層逐層計算傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。 圖 6. 3 具有一個隱含層的簡化網(wǎng)絡(luò)圖 設(shè)輸入為 P, 輸入神經(jīng)元有 r個,隱含層內(nèi)有 s1個神經(jīng)元,激活函數(shù)為 F1, 輸出層內(nèi)有 s2個神經(jīng)元,對應(yīng)的激活函數(shù)為 F2, 輸出為 A, 目標(biāo)矢量為 T。它們分別用于線性層、雙曲正切層和對數(shù)層。 由于隱含層中沒有直接給出目標(biāo)矢量,所以利用輸出層的 δki反向傳遞來求出隱含層權(quán)值的變化量 Δw2ki。 如果前面還有隱含層,沿用上述同樣方法依此類推,一直將輸出誤差 ek一層一層的反推算到第一層為止。 當(dāng)所訓(xùn)練矢量的誤差平方和小于誤差目標(biāo),訓(xùn)練則停止,否則在輸出層計算誤差變化,且采用反向傳播學(xué)習(xí)規(guī)則來調(diào)整權(quán)值,并重復(fù)此過程。 為了能夠較好地掌握 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,我們用兩層網(wǎng)絡(luò)為例來敘述 BP網(wǎng)絡(luò)的
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