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1、第第2 2講:講:BPBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型lBP(Error Back Propagation Network)BP(Error Back Propagation Network)是目前運(yùn)用最為廣是目前運(yùn)用最為廣泛和勝利的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它是在泛和勝利的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它是在19861986年,由年,由RumelhantRumelhant和和McllellandMcllelland提出的。是一種多層網(wǎng)絡(luò)的提出的。是一種多層網(wǎng)絡(luò)的“逆推學(xué)習(xí)算法。逆推學(xué)習(xí)算法。其根本思想是,學(xué)習(xí)過程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向其根本思想是,學(xué)習(xí)過程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。正向傳播時(shí),輸入
2、樣本從輸入層傳入,傳播兩個(gè)過程組成。正向傳播時(shí),輸入樣本從輸入層傳入,經(jīng)隱層逐層處置后,傳向輸出層。假設(shè)輸出層的實(shí)踐輸出經(jīng)隱層逐層處置后,傳向輸出層。假設(shè)輸出層的實(shí)踐輸出與期望輸出教師信號(hào)不符,那么轉(zhuǎn)向誤差的反向傳播與期望輸出教師信號(hào)不符,那么轉(zhuǎn)向誤差的反向傳播階段。誤差的反向傳播是將輸出誤差以某種方式經(jīng)過隱層階段。誤差的反向傳播是將輸出誤差以某種方式經(jīng)過隱層向輸入層逐層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層的一切單元,從向輸入層逐層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層的一切單元,從而獲得各層單元的誤差信號(hào),此誤差信號(hào)即作為修正各單而獲得各層單元的誤差信號(hào),此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的根據(jù)。這種信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播的各層元權(quán)值的根據(jù)。這種信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過程,是周而復(fù)始地進(jìn)展的。權(quán)值不斷調(diào)整過程,權(quán)值調(diào)整過程,是周而復(fù)始地進(jìn)展的。權(quán)值不斷調(diào)整過程,也就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程。此過程不斷進(jìn)展到網(wǎng)絡(luò)輸出也就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程。此過程不斷進(jìn)展到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度,或進(jìn)展到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)的誤差減少到可以接受的程度,或進(jìn)展到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)
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