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1.2.1BP网络.ppt


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BP 神经网络模型与学****算法概述?Rumelhart ,McClelland 于1985 年提出了 BP网络的误差反向后传 BP(Back Propagation) 学****算法?BP算法基本原理?利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差, 再用这个误差估计更前一层的误差,如此一层一层的反传下去,就获得了所有其他各层的误差估计。 J. McClelland David Rumelhart BP 神经网络模型?三层 BP网络 1x2x1Nx 1y2y2Ny 1z2z3Nz 1?2? 3N? 1T2T ihw hjw --- 隐含层输出层输入层 3NT BP 神经网络模型?激活函数?必须处处可导?一般都使用 S型函数?使用 S型激活函数时 BP网络输入与输出关系?输入?输出 1 1 2 2 ... n x w x w x w ? ??? 1 f ( ) 1 y net ?? ?? BP 神经网络模型?输出的导数 2 1 1 f '( ) (1 ) 1 e (1 e ) -net y y ?? ? ??? ??根据 S型激活函数的图形可知,对神经网络进行训练, 的值尽量控制在收敛比较快的范围内 BP 网络的标准学****算法?学****的过程: ?神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望的输出。?学****的本质: ?对各连接权值的动态调整?学****规则: ?权值调整规则,即在学****过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。 BP 网络的标准学****算法-算法思想?学****的类型:有导师学****核心思想: ?将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传?学****的过程: ?信号的正向传播误差的反向传播将误差分摊给各层的所有单元- --各层单元的误差信号修正各单元权值 BP 网络的标准学****算法-学****过程?正向传播: ?输入样本---输入层---各隐层---输出层?判断是否转入反向传播阶段: ?若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符?误差反传?误差以某种形式在各层表示----修正各层单元的权值?网络输出的误差减少到可接受的程度进行到预先设定的学****次数为止 BP 网络的标准学****算法?网络结构?输入层有 n个神经元,隐含层有 p个神经元, 输出层有 q个神经元?变量定义?输入向量;?隐含层输入向量; ?隐含层输出向量;?输出层输入向量;?输出层输出向量;?期望输出向量; ?? 1 2 , , , n x x x ?? x?? 1 2 , , , p hi hi hi ?? hi?? 1 2 , , , p ho ho ho ?? ho?? 1 2 , , , q yi yi yi ?? yi?? 1 2 , , , q yo yo yo ?? yo?? 1 2 , , , q d d d ?? od BP 网络的标准学****算法?输入层与中间层的连接权值: ?隐含层与输出层的连接权值: ?隐含层各神经元的阈值: ?输出层各神经元的阈值: ?样本数据个数:?激活函数: ?误差函数: ihw f( ) ? how hb 1, 2, k m ?? ob 2 11 ( ( ) ( )) 2 q o o o e d k yo k ?? ??

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  • 时间2017-02-20