网站建设新一点网络,windows挂wordpress,网站线上体系,python一般要学多久1. 多级网络 层号确定层的高低#xff1a;层号较小者#xff0c;层次较低#xff0c;层号较大者#xff0c;层次较高。
输入层#xff1a;被记作第0层。该层负责接收来自网络外部的信息。
第j层#xff1a;第j-1层的直接后继层#xff08;j0#xff09;#xff…1. 多级网络 层号确定层的高低层号较小者层次较低层号较大者层次较高。
输入层被记作第0层。该层负责接收来自网络外部的信息。
第j层第j-1层的直接后继层j0它直接接受第j-1层的输出。
输出层它是网络的最后一层具有该网络的最大层号负责输出网络的计算结果。
隐藏层除输入层和输出层以外的其它各层叫隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号也不直接向
外界发送信号。
输出层的层号为该网络的层数n层网络或n级网络。
第j-1层到第j层的联接矩阵为第j层联接矩阵输出层对应的矩阵叫输出层联接矩阵。
2. BP算法
BP网络主要用于
1函数逼近用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数。
2模式识别用一个特定的输出向量将它与输入向量联系起来。
3分类把输入向量 以所定义的合适方式进行分类。
4数据压缩减少输出向量维数以便于传输或存储。
基本原理利用输出误差来估计输出层的直接前导层的误差在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利用此误差更新权重。 W是网络的参数J是目标函数。 基本学习过程神经网络在外界有导师输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值以使网络的
输出不断接近期望的输出。
学习的本质对各连接权值的动态调整。
学习规则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层连接权值。
信号前馈输入样本--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输出教师信号不符。
误差反传误差以在各层表达并借此来修正各层单元的权值网络输出的误差减少到可接受的程
度或进行到预先设定的学习次数为止。
一个隐含层也可以看成3层BP网络
①期望输出
②误差函数e第K个样本
③激活函数f(.) 激活函数必须处处可导比如sigmoid函数 BP算法步骤
①网络初始化给各连接权值赋一个区间-11内的随机数设定误差函数e给定计算精确度
ε和最大学习次数M。
②随机选取第K个输入样本及对应期望输出 ③计算各层各神经元的输入和输出 ④计算误差函数对输出层权重的偏导数---链式微分法则 ⑤计算误差函数对隐藏层权值的偏导数δk ⑥修正隐藏层---输出层连接权值w(k) ⑦修正输入层---隐藏层连接权值 ⑧计算全局误差 ⑨判断网络误差是否满足要求
当误差达到预设精度或者学习次数大于设定的最大次数则结束算法
否则选取下一个学习样本及对应的期望输出返回到第三步进入下一轮学习。
BP算法的直观解释
①当误差对权值的偏导数大于0时权值调整量为负实际输出大于期望输出权值向减少方向调
整使得实际输出与期望输出的差减少。 ②当误差对权值的偏导数小于0时权值调整量为正实际输出小于期望输出权值向增大方向调
整使得实际输出与期望输出的差减少。 训练过程概述
样本输入向量理想输出向量
①向前传播阶段
从样本集中取一个样本Xp,Yp将Xp输入到网络
计算相应的实际输出Op ②向后传播阶段误差传播阶段
计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差 按极小化误差的方法调整权值矩阵。
网络中关于第p个样本的误差
网络中关于整个样本集的误差
误差传播分析
①输出层权的调整 ②隐藏层权的调整 δpk-1的权值和δ1k、δ2k......δmk有关不妨认为δpk-1通过权Wp1对δ1k做出贡献 通过权Wp2对
δ2k做出贡献.......通过权Wpm对δmk做出贡献。 当ANj为输出层神经元时 当ANj为隐藏层神经元时 NETk是Oj下一级的神经元的网络输入。
