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BP算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法

來(lái)源:整理 時(shí)間:2024-12-10 03:04:21 編輯:智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法

data數(shù)據(jù)問(wèn)題newff參數(shù)有問(wèn)題。如要指定隱結(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出結(jié)點(diǎn)數(shù),target不要往里放。自己查matlab的help吧
不需這么麻煩,直接調(diào)用工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊即可 你要做的是確定輸入、隱層、輸出的節(jié)點(diǎn)數(shù)、激勵(lì)函數(shù)即可。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法

2,關(guān)于BP算法真正明白BP算法的進(jìn)

一、隱藏層顧名思義,他的輸出者就是給別的層使用的,一般隱藏著不給人看。二、干什么用的……這個(gè)都可以從AI發(fā)展史來(lái)說(shuō)了,就是早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是單層,于是有人證明這種的學(xué)習(xí)能力有限,有些問(wèn)題,比如異或就不能解決,后來(lái),就有人提出了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。其中非輸出層都是隱藏層(好像是這樣),最根本的作用就是增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。最直接的作用就是把接收到的輸入信號(hào)產(chǎn)生一個(gè)輸出給下一層。

關(guān)于BP算法真正明白BP算法的進(jìn)

3,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹

BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹

4,什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP算法的基本思想是:學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)正向傳播與誤差的反向回傳兩個(gè)部分組成;正向傳播時(shí),輸入樣本從輸入層傳入,經(jīng)各隱層依次逐層處理,傳向輸出層,若輸出層輸出與期望不符,則將誤差作為調(diào)整信號(hào)逐層反向回傳,對(duì)神經(jīng)元之間的連接權(quán)矩陣做出處理,使誤差減小。經(jīng)反復(fù)學(xué)習(xí),最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下:1、從訓(xùn)練集中取出某一樣本,把信息輸入網(wǎng)絡(luò)中。2、通過(guò)各節(jié)點(diǎn)間的連接情況正向逐層處理后,得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出。3、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與期望輸出的誤差。4、將誤差逐層反向回傳至之前各層,并按一定原則將誤差信號(hào)加載到連接權(quán)值上,使整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值向誤差減小的方向轉(zhuǎn)化。5、対訓(xùn)練集中每一個(gè)輸入—輸出樣本對(duì)重復(fù)以上步驟,直到整個(gè)訓(xùn)練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

5,什么是BP算法

誤差反向傳播(Error Back Propagation, BP)算法1、BP算法的基本思想是,學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。1)正向傳播:輸入樣本->輸入層->各隱層(處理)->輸出層注1:若輸出層實(shí)際輸出與期望輸出(教師信號(hào))不符,則轉(zhuǎn)入2)(誤差反向傳播過(guò)程)2)誤差反向傳播:輸出誤差(某種形式)->隱層(逐層)->輸入層其主要目的是通過(guò)將輸出誤差反傳,將誤差分?jǐn)偨o各層所有單元,從而獲得各層單元的誤差信號(hào),進(jìn)而修正各單元的權(quán)值(其過(guò)程,是一個(gè)權(quán)值調(diào)整的過(guò)程)。BP算法基本介紹含有隱層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)能大大提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)能力,但長(zhǎng)期以來(lái)沒(méi)有提出解決權(quán)值調(diào)整問(wèn)題的游戲算法。1986年,Rumelhart和McCelland領(lǐng)導(dǎo)的科學(xué)家小組在《Parallel Distributed Processing》一書(shū)中,對(duì)具有非線(xiàn)性連續(xù)轉(zhuǎn)移函數(shù)的多層前饋網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播(Error Back Proragation,簡(jiǎn)稱(chēng)BP)算法進(jìn)行了詳盡的分析,實(shí)現(xiàn)了Minsky關(guān)于多層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想。由于多層前饋網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練經(jīng)常采用誤差反向傳播算法,人們也常把將多層前饋網(wǎng)絡(luò)直接稱(chēng)為BP網(wǎng)絡(luò)。BP算法的基本思想是,學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。正向傳播時(shí),輸入樣本從輸入層傳人,經(jīng)各隱層逐層處理后,傳向輸出層。若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出(教師信號(hào))不符,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段。誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過(guò)隱層向輸入層逐層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元,從而獲得各層單元的誤差信號(hào),此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。這種信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過(guò)程,是周而復(fù)始地進(jìn)行的。權(quán)值不斷調(diào)整的過(guò)程,也就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。此過(guò)程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度,或進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

6,什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法

簡(jiǎn)介:BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)   摘 要:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上提出的,是通過(guò)任意選定一組權(quán)值,將給定的目標(biāo)輸出直接作為線(xiàn)性方程的代數(shù)和來(lái)建立線(xiàn)性方程組,解得待求權(quán),不存在傳統(tǒng)方法的局部極小及收斂速度慢的問(wèn)題,且更易理解。   關(guān)鍵詞:固定權(quán)值;gauss消元法;BP算法   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural networks,ANN)系統(tǒng)是20世紀(jì)40年代后出現(xiàn)的,它是由眾多的神經(jīng)元可調(diào)的連接權(quán)值連接而成,具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲(chǔ)、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn),在信息處理、模式識(shí)別、智能控制及系統(tǒng)建模等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。尤其誤差反向傳播算法(Error Back-propagation Training,簡(jiǎn)稱(chēng)BP網(wǎng)絡(luò))可以逼近任意連續(xù)函數(shù),具有很強(qiáng)的非線(xiàn)性映射能力,而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設(shè)定,靈活性很大,所以它在許多應(yīng)用領(lǐng)域中起到重要作用。近年來(lái),為了解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、不能保證收斂到全局最小點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)的中間層及它的單元數(shù)選取無(wú)理論指導(dǎo)及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和記憶的不穩(wěn)定性等缺陷,提出了許多改進(jìn)算法。  ?。?傳統(tǒng)的BP算法簡(jiǎn)述  ?。拢兴惴ㄊ且环N有監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法,其主要思想是:輸入學(xué)習(xí)樣本,使用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差進(jìn)行反復(fù)的調(diào)整訓(xùn)練,使輸出的向量與期望向量盡可能地接近,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和小于指定的誤差時(shí)訓(xùn)練完成,保存網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差。具體步驟如下:   (1)初始化,隨機(jī)給定各連接權(quán)[w],[v]及閥值θi,rt。  ?。ǎ玻┯山o定的輸入輸出模式對(duì)計(jì)算隱層、輸出層各單元輸出  ?。鈐=f(■wijai-θj) ct=f(■vjtbj-rt)   式中:bj為隱層第j個(gè)神經(jīng)元實(shí)際輸出;ct為輸出層第t個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出;wij為輸入層至隱層的連接權(quán);vjt為隱層至輸出層的連接權(quán)。  ?。鋞k=(ytk-ct)ct(1-ct) ejk=[■dtvjt] bj(1-bj)   式中:dtk為輸出層的校正誤差;ejk為隱層的校正誤差。  ?。ǎ常┯?jì)算新的連接權(quán)及閥值,計(jì)算公式如下:  ?。鰆t(n+1)=vjt(n)+?琢dtkbj wij(n+1)=wij(n)+?茁ejkaik  ?。騮(n+1)=rt(n)+?琢dtk θj(n+1)=θj(n)+?茁ejk   式中:?琢,?茁為學(xué)習(xí)系數(shù)(0<?琢<1,0<?茁<1)。  ?。ǎ矗┻x取下一個(gè)輸入模式對(duì)返回第2步反復(fù)訓(xùn)練直到網(wǎng)絡(luò)設(shè)輸出誤差達(dá)到要求結(jié)束訓(xùn)練。   傳統(tǒng)的BP算法,實(shí)質(zhì)上是把一組樣本輸入/輸出問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題,并通過(guò)負(fù)梯度下降算法,利用迭代運(yùn)算求解權(quán)值問(wèn)題的一種學(xué)習(xí)方法,但其收斂速度慢且容易陷入局部極小,為此提出了一種新的算法,即高斯消元法。
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