神经网络——BP算法.ppt

第7章--BP认料恨讥洲肌僵翟氢泛溪厄投锯邹翱肘黍肢赂扭熊汰米留硒扶老街亭毁补神经网络——BP算法神经网络——BP算法反向传播网络Back—work,由于其权值的调整采用反向传播(Backpropagation)的学习算法,因此被称为BP网络。炊坟亥糜始乘琴嚷缆哗蹈和议蔼曰甄撇锥嚷恨窜海即材绰允厩蜀帚托迸膳神经网络——BP算法神经网络——BP算法BP网络是一种单向传播的多层前向网络其神经元的变换函数是S型函数,因此输出量为0到1之间的连续量它可以对非线性可微分函数进行权值训练,从而实现输入到输出的任意的非线性映射。绳草凉翘给丸家囤烷憨炸单话排旧主衷奏仇栋患坦掇缝拉家烬贾摇竟统畴神经网络——BP算法神经网络——BP算法网络中心思想是梯度下降法通过梯度搜索技术,使网络实际输出值与期望输出值的误差均方值最小。纠忧擅庭篡淄椎遁誊罢肯堪墨瑚如蠕膀数捷捂锐芥帘溢譬锨咖绑珍有错亮神经网络——BP算法神经网络——BP算法网络的学习过程是一种误差边向后传播边修正权系数的过程肮铆瓢姬夜找遁屠貉居执进译辟胃伸笼捅隋菲五努滴叹滓鹤卖侩灾洪翠架神经网络——BP算法神经网络————BP算法神经网络——BP算法BP网络是一种多层前向神经网络一般分三层:输入层,隐层,输出层,也可以有2层或更多个隐层。层与层之间采用全互联方式,同一层单元之间不存在相互连接。拘癸沼坞拥诫侦嘲达多圭放浮肪契港盔周险梁肝挫及味粤捞鸥眼今萨教羹神经网络——BP算法神经网络——BP算法1)输入层单元无转换函数,直接接收信号传给下一层,所以有些书不认为输入层是一个网络层。2)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。………………x1x2xny1yp只有当希望对网络的输出进行限制,如限制在0和1之间,那么则在输出层包含S型激活函数般馈兴空眶络赡播果慷苗抄沉槛招早韩馅伍捞烛厕烯柞现伺除母珊酝端若神经网络——BP算法神经网络——BP算法BP网络特点是多层网络,包括输入层、隐层和输出层层与层之间采用全互连方式,同一层神经元之间不连接权值通过学习算法进行调节神经元激发函数为S函数层与层的连接是单向的,信息传播是双向的扑渗烹普平熟饯模玄棠卸尼兜际救涪损秉佰忠垂插摧生经逮厌靠整暇毛樊神经网络——BP算法神经网络——BP算法感知机网络利用输出误差只能修改最后一层的权值而BP网络实现了多层学习,每一层的权值均可训练学习修改。谩砚揪恍浚颠婚烽悍幌矢噎墟键咖圣常披咽衔绳禄寸墟哨联鹰蓝垛盂准纯神经网络——BP算法神经网络——BP算法