神经网络——BP算法 ppt课件.ppt

第7章  典型神经网络--BP
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反向传播网络
Back—Propagation Network，由于其权值的调整采用反向传播（Backpropagation）的学****算法，因此被称为BP网络。
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p输出层和隐层的连接权值
改变训练样板
训练样终止？
迭代终止？
BP算法的基本流程
No
No
y
y
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BP网络模式识别
一、
由于神经网络具有自学****自组织和并行处理等特征，并具有很强的容错能力和联想能力，因此，神经网络具有模式识别能力。
在神经网络识别中，根据标准的输入输出模式对，采用神经网络学****算法，以标准的模式作为学****样本进行训练，通过学****调整神经网络的连接权值。
当训练满足要求后，得到知识库，利用神经网络并行推理算法便可对所需的输入模式进行识别。
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BP网络的训练过程
为了训练一个BP网络，需要计算网络加权输入矢量以及网络输出和误差矢量，然后求得误差平方和。
当所训练矢量的误差平方和小于误差目标，训练则停止，否则在输出层计算误差变化，且采用反向传播学****规则来调整权值，并重复此过程。
当网络完成训练后，对网络输入一个不是训练集合中的矢量，网络将给出输出结果。
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为了能够较好地掌握BP网络的训练过程，我们再用两层网络为例来叙述BP网络的训练步骤。
1)用小的随机数对每一层的权值W初始化，以保证网络不被大的加权输入饱和；
2)计算网络各层输出矢量A1和A2以及网络误差E
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3)计算各层反传的误差变化并计算各层权值的修正值以及新权值
4)再次计算权值修正后误差平方和：
5)检查误差是否小于给定误差，若是，训练结束；否则继续。
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以上所有的学****规则与训练的全过程，。它的使用同样只需要定义有关参数：显示间隔次数，最大循环次数，目标误差，以及学****速率，而调用后返回训练后权值，循环总数和最终误差：
TP＝[disp_freq max_epoch err_goal 1r]；
[W，B，epochs，errors]＝trainbp(W，B，’F’，P，T，TP)；
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基于BP算法的多层前馈网络用图像压缩编码
Ackley和Hinton等人1985年提出了利用多层前馈神经网络的模式变换能力实现数据编码的基本思想。
其原理是，把一组输入模式通过少量的隐层节点映射到一组输出模式，并使输出模式等同于输入模式。当中间隐层的节点数比输入模式维数少时，就意味着隐层能更有效的表现输入模式，并把这种表现传给输出层。在这个过程中，输入层和隐层的变换可以看成是压缩编码的过程；而隐层和输出层的变换可以看成是解码过程。
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用多层前馈网实现图像数据压缩时，只需一个隐层，如图
原图像
n
n
重建图像
n
n
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输入层和输出层均含有n*n个神经元，每个神经元对应于n*n图像分块中的一个像素。隐层神经元的数量由图像压缩比决定，如n=16时，取隐层神经元数为m=8，则可将　256像素的图像块压缩为８像素。
通过调整权值使训练集图像的重建误差达到最小。训练后的网络就可以用来执行图像的数据压缩任务了，此时隐层输出向量便是数据压缩结果，而输出层的输出向量便是图像重建的结果。
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黑白图像的边缘检测：
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分析BP网络结构特点：
1. BP网络具有一层或多层隐含层，与其他网络模型除了结构不同外，主要差别表现在激活函数上。
BP网络的设计
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2. BP网络的激活函数必须是处处可微的，所以它就不能采用二值型的阀值函数{0，1}或符号函数{—1，1}，BP网络经常使用的是S型的对数或正切激活函数和线性函数。
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3. 只有当希望对网络的输出进行限制，如限制在0和1之间，那么在输出层应当包含S型激活函数，在一般情况下，均是在隐含层采用S型激活函数，而输出层采用线性激活函数。
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4、输入和输出是并行的模拟量；
5、网络的输入输出关系是各层连接的权因子决定，没有固定的算法；
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6、权因子是通过学****信号调节的，这样学****越多，网络越聪明；
7、隐含层越多，网络输出精度越高，且个别权因子的损坏不会对网络输出产生大的