第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后达到输出层;第二阶段是误差(各边权重w和阈值)的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节各层相连边的权重的阈值。 二、BP神经网络流程 神经网络的基本组成单元为神经元。具体模型如下图: 其中常见激活函数有:sigmoid函数、Relu函数、Tanh函数等。 神经...
• 模式识别研究主要集中在两方面: – 一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴, – 二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 10.1 模式识别 • 应用计算机对一组事件或过程进行辨识和 分类,所识别的事件或过程可以是文字、 声音、图像等具体对象,也可以是状态、 程度...
实数编码方式比较直观,且不会出现精度不足的情况,因此遗传整定BP神经网络的权值多采用实数编码方式。 就一g个输入、l个输出、q个隐层神经元BP结构的三层神经网络而言,网络权值数为(g+l)×q。将神经网络所有的权值作为一个行向量,系统有(g+l)×q=m参数需要优化,可将这些参数作为分量构成一个m维行向量,得到个...
神经网络的学习过程,即连接下层节点和上层节点之间的权重拒阵Wij的设定和误差修正过程。BP网络有师学习方式-需要设定期望值和无师学习方式-只需输入模式之分。自学习模型为: △Wij(n+1)= h ×Фi×Oj+a×△Wij(n) 其中:h -学习因子;Фi-输出节点i计算误差;Oj-输出节点j的计算输出;a-动量因子 2 BP算法...
反向传播过程中需要使用链式法则来计算梯度,具体实现可以参考下面的代码。 二、BP神经网络的训练算法 BP神经网络的训练算法采用梯度下降法,即每次迭代根据当前的梯度更新权值,使得误差不断减小。具体步骤如下: 1. 初始化权值:随机生成一组权值。 2. 输入一组训练数据,并进行前向传播计算输出。
和其他机器学习方法一样,神经网络已经被用于解决各种各样的问题,例如机器视觉和语音识别。这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的。在人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部...
BP神经网络的 基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。 B. 基本BP 算法经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数 ( 权值和阈值 ) ,训练即告停止。 C. 计算误差输出时按从输 出到输入的方向进行 D. 调整权值和阈值 按从输出到输入的方向进...
BP神经网络方法 8.1人工神经网络发展概况 人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANN)：简称神经网络。模拟人脑神经细胞的工作特点：*单元间的广泛连接；*并行分布式的信息存贮与处理；*自适应的学习能力等。与目前按串行安排程序指令的计算机结构截然不同。优点：(1)较强的容错性;(2)很强的自适应学习能力；(3)可...
传统BP神经网络中, 针对每个训练样本需要对网络中所有神经元的权值阈值进行调整。 3.2 距离和相似系数 训练样本和神经元权值这两个变量之间的关系,可以通过距离和相似系数进行度量,那么在隐含层 神经元的竞争中就需要用到距离和相似系数,这里加以简单介绍,具体可以参见 。 要研究变量之间的关系, 目前用得最多的方法...