网站备案注销,网站程序调试模式怎么做,成立公司注册资金,学校网站建设工作会议文章目录 权重的调整单层神经网络使用delta规则的训练过程 神经网络以权值的形式存储信息,根据给定的信息来修改权值的系统方法称为学习规则。由于训练是神经网络系统地存储信息的唯一途径#xff0c;因此学习规则是神经网络研究中的一个重要组成部分
权重的调整 #xff08… 文章目录 权重的调整单层神经网络使用delta规则的训练过程 神经网络以权值的形式存储信息,根据给定的信息来修改权值的系统方法称为学习规则。由于训练是神经网络系统地存储信息的唯一途径因此学习规则是神经网络研究中的一个重要组成部分
权重的调整 Xj 为结点的输入Yi为结点的输出Wij为其之间的权重ei为正确值di 与输出值Yi的误差
如果一个输入节点导致了输出节点的误差则两个节点之间的权重按输入值xj和输出误差ei的比例进行调整
那么这个公式 α学习率0 a 1
学习速率α决定了每次权重的多少。如果这个值过高输出就会在解决方案中徘徊无法收敛。相反如果它太低计算到达解的速度太慢
单层神经网络使用delta规则的训练过程
1.以足够的值初始化权重。 2.从{输入正确输出}的训练数据中取“输入”输入神经网络。计算从正确的输出di到输入的输出yi的误差。
3.根据以下delta规则计算权重更新
4。调整重量为
5。对所有训练数据执行步骤2-4。 6.重复步骤2-5直到误差达到可接受的公差水平。
这些步骤几乎与“神经网络的监督学习”部分中的监督学习过程完全相同。唯一的区别是增加了步骤6。步骤6只是说明整个训练过程是重复的。一旦完成步骤5就用每个数据点对模型进行训练。那么为什么我们要使用所有相同的训练数据来训练它呢这是因为delta规则在重复这个过程时搜索解决方案而不是一次性解决它。3整个过程重复进行因为用相同的数据再训练模型可能会改进模型。
训练过程
