国内新闻

详细的BP神经网络(PPT)

发布时间:2019-05-14     浏览次数:

概述鲁梅哈特,麦克莱兰提出的BP的BP网络传输(反向传播)的学习算法的学习算法在1985年,被用来估计输出层的直接预层的错误。获得诸如该错误的每个估计层的错误的层的错误,并且获得所有其他层的错误估计值。
J.
McClellandDavidRumelhart * BP神经网络模型BP 3层网络的启动功能* BP神经网络模型必须满天飞。从S型激活函数的输出也可以是一般采用S型函数中使用的输入和输出* BPN神经网络模型的输入和输出网络的BP网络,根据下面的公式推导。S表示神经网络训练需要在最短收敛范围内尽可能地控制网络的值。学习PA网络的标准学习算法的过程:神经网络是网络连接的权重,你不断??刺激的外部输入样本下改变是像接近不断网络的输出。期望的输出
学习性质:动态调整学习规则连接重:权重调整规则,即基于在学习过程中的连接网络中的权神经元的变化的具体调整规则。
*标准的BP网络学习算法 - 算法学习类型:教师学习有一种集中的思维方式。从隐藏层到输入层,学习以某种方式为每个层中的输出误差的过程:反向传播正向传播误差信号将错误传播到每个层的所有元素。每个层单元的误差信号校正每个单元的重量。的传播预标准学习算法* BP网络的学习过程:输入样品输入--- ---层--- hiddenCapa输出层将确定是否进行到传播阶段相反的方向:输出层的实际输出如果它与预期输出(主信号)不匹配,则错误传播错误在每层中以某种形式表示。加权网络输出降低到可接受的水平,直到预设数量的学习。*在输入层的神经元的BP网络,n个标准的学习算法,有在隐含层和输出层的神经元的p数,存在定义输入向量神经变量的q个。隐藏层条目向量。隐藏层输出向量。输出层输入向量。输出层输出向量。输入层和期望输出向量的中间层之间的连接权重* BPE网络标准学习算法:隐藏层和输出层的连接权重:为隐藏层阈每个神经元:每个神经元的阈值输出In-layer:样本数据的数量:激活函数:误差函数:Network * BP标准学习算法。第一步是分配在区间(-1,1)到每个连接权重的随机数,并将该误差函数E,是给计算精度和学习的最大次数。
第二步骤中,*第一输入样本和对应于随机选择,BP网络的预测输出的标准学习算法的第三步骤是计算隐藏层的每个神经元的输出和输入。网络* BP的标准学习算法的第四步骤中,使用的实际输出和输出网络的预期值,计算在输出层每个神经元的误差函数的偏导数。
*连接权重应用到隐藏层,输出层,以及使用该隐藏层的输出来计算的以下功能的偏导数,在第五步骤中的每个神经元的标准学习算法BP网络的隐藏层的输出层错误。
*标准学习算法*为BP网络BP网络标准学习算法第六步骤使用在输出层中的每个神经元的输出和隐藏层的神经元被修改的连接的权重。
*使用输入和隐藏层的每个神经元的输入层的神经元以固定连接,标准的学习算法BP网络的第七步骤。* BP网络的标准学习算法的8个步骤中,为了以确定网络误差是否符合要求,以计算全局误差的第九步骤。
当错误达到预设精度或学习数大于设定的最大数时,算法终止。
否则,选择下一个学习样本和相应的预期结果,返回第三步并进入下一轮学习。
* BP算法BP网络标准学习算法状态的直观解释:如果视觉表示重量误差的偏导数大于零,如果重调整量是负的,从而使实际输出预计输出大于,调整权重以减小方向,使实际输出不太可能与所需输出不同。
目前,0为0 * BP网络的标准学习算法。如果相对BP算法的误差偏导数直观地解释情况2重量小于零,权重调整量为正时,如果实际的输出预期输出小于重量会增加。实际输出和所需输出之间的差异很小。
E0,此刻学习Δwho0who* BP MATLAB神经网络算法,进行BP神经网络,基本功能功能newff()的函数功能的MATLAB的一个重要功能,生成一个渐进的BP网络正切S型()。)双曲正切型S(谈-S型)logsig()对数传递函数S型(登入乙状结肠)训练传递函数()坡度BP训练功能*

上一篇:梵净山在几个月内变得更好。梵净山最好的时刻

下一篇:银翘维生素C片可与Feining细颗粒同时服用