人工智能bp網(wǎng)絡(luò)ppt課件-閱讀頁
2025-05-20 22:30本頁面
【正文】 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。對于一些復(fù)雜的問題，BP算法需要的訓(xùn)練時間可能會非常長。 ? 其次， BP算法可以使權(quán)值收斂到某個值，但并不能保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為采用梯皮下降法可能會產(chǎn)生 — 個局部最小值。 ? 再次，網(wǎng)絡(luò)隱含居的層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無理論上的指導(dǎo)，一般是根據(jù)經(jīng)驗或者通過反復(fù)實驗確定。 人工智能大作業(yè) 2— BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 要求： 1：函數(shù) 1和 2以 [0， 2π]等間距取 11點為樣本 (樣本間距為 )進行 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練。初始權(quán)閾值隨機。隱含層數(shù)量 2層。要求同上。 題目 : 三個函數(shù)： )sin( xy ? ]2,0[ ??x2211 )s in ()s in (xxxxy ?? ]10,10[21 ??xx)sin( xy ? ]2,0[ ??x1： 2： 3： ? 例 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。 ? 定義一個密度較大的第二個輸入矢量： ? P2=1::1。[S2,Q]=size(T)。 ? [W1,B1]=rands(S1,R)。 ? 通過測試，用輸入矢量 P2來計算網(wǎng)絡(luò)輸出： ? A2=purelin(W2*tansig(W1*P2,B1),B2)。max_epoch=8000。lr=。 trainbp(W1,B1,39。,W2 B2,39。,P,T,TP)
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