一.BP算法的提出及其算法思想 神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1) 网络架构 2) 激活函数 3) 找出最优权重值的参数学习算法. BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。 既然我们无法直接得到隐层的权值,能否先...
BP神经网络详解与实例BP算法神经网络机器学习马尔科夫链 第4页 ANN研究目标和意义 (1)经过揭示物理平面与认知平面之间映射,了解它们相互联络和相互作用机理,从而揭示思维本质,探索智能根源。(2)争取结构出尽可能与人脑含有相同功效计算机,即ANN计算机。(3)研究仿照脑神经系统人工神经网络,将在模式识别、组合优化和决议...
一组连接(对应于生物神经元的突触),连接强度由各连接上的权值表示,权值为正表示激活,为负表示抑制。 2. 求和单元(加法器) 一个求和单元,用于求取各输入信号的加权和(线性组合)。 3. 激活函数(非线性) 一个非线性激活函数,起到分线性映射作用,并将神经元输出幅值限制在一定范围内(一般限制在(0,1)或(-1,1...
BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络由输入层、隐层和输出层组成,隐层可以有一层或多层,图2是m×k×...
2 2、神经网络的数学模型、神经网络的数学模型 v众多神经元之间组合形成神经网络,例如下图的含有中间层(隐层)的B-P网络 基本基本BP网络的拓扑 11、结构网络的拓扑结构b1bia1c1cqcjahbpanWp1WiqWpjW1qW1jWijV11W11WpqWi1Vh1VhiV1iVn1VniV1pVhpVnpkjckqckhakna1ka输出层输出层LC隐含层隐含层LB输入层输入层...
BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。它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。 BP神经网络由输入层、隐含层、输出层三大层组成,其中隐含层可以为一...
2.对加权和进行函数处理得到该神经元的输出 由此可以类推出任意层的任意一个神经元的关系方程。 在信号的正向传递中,所有的信号经过一个个的神经元,在上述关系方程的计算下层层累积最终对输出造成影响。 这里,对于神经网络来说,在一次神经网络计算过程中,其各个神经元之间的权值的变化将会导致输出的变化,为了得到一...
实例: 假设我们有一个BP神经网络,它的输入层有两个输入节点,隐层有三个节点,输出层有一个节点。经过训练,我们得到了权值矩阵和偏置向量。当我们给它输入一组数据时,它的工作流程如下: 1.输入层:将输入数据输入到神经网络中。 2.隐层:将输入数据与权值矩阵相乘,再加上偏置向量,得到输出数据。 3.输出层:将隐...
%% 训练网络net=train(net,P,T); 网络训练之后,需要对网络进行测试。例如测试样本数据矩阵为 P_test,则测试代码如下: Y2=sim(net,P_test) 3.3 遗传算法实现 遗传算法优化BP神经网络是用遗传算法来优化BP神经网络的初始权重值和阈值,使优化后的BP神经网络能够更好地进行样本预测。遗传算法优化BP神经网络的要素包...
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