BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PPT

1、第2部分：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要內(nèi)容1。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本知識生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物神經(jīng)元人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)元人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三要素典型激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾種典型形態(tài)2。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層傳感器和非線性分類3。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 .數(shù)據(jù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇5。應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某種模型(數(shù)學(xué)模型)，是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單位人工神經(jīng)元，1 .生物神經(jīng)系統(tǒng)和生物神經(jīng)元形成大量生物神經(jīng)元的廣泛而復(fù)雜的連接，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)。實現(xiàn)各種智能活動生物神經(jīng)元是基本信息處理單元，(1)生物神經(jīng)系統(tǒng)生物神經(jīng)元是基本信息處理單元，接收樹突、外部信息細(xì)胞體向外傳遞信號，連接多個神經(jīng)元和突觸，神經(jīng)元通

2、過突觸向其他神經(jīng)元(細(xì)胞體或樹突)傳遞信號，(2)作為生物神經(jīng)元基本特征的神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度決定信號所傳遞的強(qiáng)弱神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，根據(jù)訓(xùn)練的不同，可以改變學(xué)習(xí)、忘記、疲勞根據(jù)外部激勵信號進(jìn)行適應(yīng)變化，興奮和抑制信號可以起到興奮作用，一個神經(jīng)元接受信號的累積效果(綜合大小、對數(shù)和)決定了該神經(jīng)元的狀態(tài)(興奮、抑制)。每個神經(jīng)元都可以有一個“閾值”。2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)元，(1)基本人工鏈路強(qiáng)度和權(quán)重矢量；信號累積激活和抑制，(1)基本人工神經(jīng)元模型，(2)輸出函數(shù)f，(2)一些一般傳遞函數(shù)(激活函數(shù))，(2)輸出函數(shù)f，(2)輸出函數(shù)f，(2)主要內(nèi)容人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理2。前饋神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點分為輸入節(jié)點兩類。計算節(jié)點(神經(jīng)元節(jié)點)節(jié)點由“層”(layer)組成。第I層的輸入僅連接到第i-1層的輸出。輸入信號從輸入層輸入，從一層節(jié)點輸出，傳遞到子節(jié)點，前饋：信息單向從低到高。-是1 .前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，帶三層計算單元的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，2 .傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(傳感器)、傳感器神經(jīng)元、傳感器神經(jīng)元、單層傳感器網(wǎng)絡(luò)、傳感器神經(jīng)元的傳遞函數(shù)單層檢測網(wǎng)絡(luò)使線性分類成為可能。所有邏輯函數(shù)都可以在雙層前饋網(wǎng)絡(luò)(一層計算單元)中實現(xiàn)。三層以上的前饋網(wǎng)絡(luò)通常稱為多層傳感器多層傳感器，其復(fù)蓋范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單層網(wǎng)絡(luò)。3 .多層傳感器(包括兩個或多個計算單元)，多層傳感器表明，當(dāng)神經(jīng)元的輸出函數(shù)是si

4、gmoid等函數(shù)時，三層前饋網(wǎng)絡(luò)(包括兩層計算單元)可以接近任意多非線性函數(shù)。，主要內(nèi)容1。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，神經(jīng)元和傳感器2。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層傳感器和非線性分類3。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 .數(shù)據(jù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇5應(yīng)用，基于閾值神經(jīng)元的多層傳感器不足嵌套層與外部沒有直接連接。誤差不能直接估計中間層神經(jīng)元的激活函數(shù)為閾值函數(shù)(或相位函數(shù))。采用梯度下降法，基于BP算法的多層傳感器(BP網(wǎng)絡(luò))每個計算單元(神經(jīng)元節(jié)點)傳遞函數(shù)：Sigmoid函數(shù)誤差按層次反向傳播。信號按層正向傳遞，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)的兩個階段(1)信號正向傳遞過程輸入信息在輸出層開始每個計算單元的輸出(2)錯誤反轉(zhuǎn)波過程輸出層

5、錯誤，按層、反向傳遞，可以間接計算銀層每個單元的錯誤，并通過該誤差修正上一層的權(quán)重。BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點特別適合解決內(nèi)部機(jī)制的復(fù)雜問題。證明了BP網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上實現(xiàn)了從輸入到輸出的映射功能，數(shù)學(xué)理論具有實現(xiàn)復(fù)雜非線性映射的功能。自學(xué)能力網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)具有正確答案的實例集，可以自動提取“合理”的解決規(guī)則網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)的問題(例如，BP算法學(xué)習(xí)速度慢的網(wǎng)絡(luò)教育失敗的可能性大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇)還沒有統(tǒng)一、完整的理論指導(dǎo)。一般只能憑經(jīng)驗選擇。網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力(泛化能力、普及能力)和訓(xùn)練能力(接近能力、學(xué)習(xí)能力)的矛盾。即可從workspace頁面中移除物件。即可從workspace頁面中移除物件。即可從worksp

6、ace頁面中移除物件。即可從workspace頁面中移除物件。即可從workspace頁面中移除物件。主要內(nèi)容1。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，神經(jīng)元和傳感器2。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層傳感器和非線性分類3。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 .數(shù)據(jù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇5應(yīng)用程序，PART1。輸入/輸出數(shù)據(jù)處理回歸或狀態(tài)預(yù)測，在數(shù)據(jù)處理方法不同之前，對輸入輸出數(shù)據(jù)的預(yù)處理進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建模后，對輸入輸出數(shù)據(jù)的后處理反向標(biāo)準(zhǔn)化特征的轉(zhuǎn)換特征的尺度曹征為0，1，1，1，-a，a，0，a，PART2。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層選擇多層網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該選擇多少隱式層？1988年，Cybenko表示，如果每個節(jié)點使用S型函數(shù)，隱式層次就足以實現(xiàn)隨機(jī)判決分類問

7、題。兩個抑制的層足以實現(xiàn)輸入圖形的輸出網(wǎng)絡(luò)層選擇取決于經(jīng)驗和情況，通常會渡邊杏到太多。PART3 .節(jié)點數(shù)的確定輸入層、輸出層、隱含層節(jié)點數(shù)1。輸入層節(jié)點數(shù)的確定節(jié)點數(shù)=輸入向量的維數(shù)，2。輸出層節(jié)點數(shù)的確定節(jié)點數(shù)取決于3360輸出的顯示方式。類別數(shù)要近似的函數(shù)數(shù)。(1)兩類問題單輸出型1判別函數(shù)，一個輸出節(jié)點(2)多類別問題輸出節(jié)點數(shù)是類別數(shù)?！癈到1(1-of-C)”C位“0-1”二進(jìn)制編碼輸出節(jié)點數(shù)是二進(jìn)制編碼的狀態(tài)數(shù)8個問題。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力越強(qiáng)，不能保證預(yù)測能力越好?！翱茖W(xué)習(xí)(過擬合)”的overfitting隱式層節(jié)點太少，渡邊杏。網(wǎng)絡(luò)不能創(chuàng)建復(fù)雜的決策面。節(jié)點越少，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力越低。

8、-“學(xué)習(xí)不足(配合不足)”underfitting如何選擇合適的，3 .決定隱式層節(jié)點數(shù)、問題先驗知識和特定算法相結(jié)合的隱式層節(jié)點數(shù)選擇、Nielson等，圖像情況除外。大多數(shù)情況下，可以使用4到5個隱式層節(jié)點映射一個輸入節(jié)點。對于圖像，像素數(shù)決定了輸入節(jié)點的數(shù)量。在這種情況下，隱式層節(jié)點可以輸入輸入節(jié)點數(shù)的10%左右。其他經(jīng)驗，主要內(nèi)容1。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，神經(jīng)元，傳感器2。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層傳感器和非線性分類3。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇5應(yīng)用回歸狀態(tài)預(yù)測，1 .狀態(tài)預(yù)測-參考MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析案例。基于BP的4種語音信號：民歌、高延、搖滾、流形共2000種語音信號要求：基于BP網(wǎng)絡(luò)的語音信號類別預(yù)測模型代碼設(shè)計：請參閱案例1，例如，2?；貧w估計示例：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路交通(客運(yùn)量、貨運(yùn)量)預(yù)測知道道路交通及區(qū)域一個地區(qū)20年道路