神經(jīng)網(wǎng)絡-BP算法-課件

第7章

典型神經(jīng)網(wǎng)絡--BP1ppt課件反向傳播網(wǎng)絡Back—PropagationNetwork，由于其權值的調整采用反向傳播（Backpropagation）的學習算法，因此被稱為BP網(wǎng)絡。2ppt課件BP網(wǎng)絡

是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡其神經(jīng)元的變換函數(shù)是S型函數(shù)，因此輸出量為0到1之間的連續(xù)量它可以對非線性可微分函數(shù)進行權值訓練，從而實現(xiàn)輸入到輸出的任意的非線性映射。

3ppt課件網(wǎng)絡中心思想是梯度下降法通過梯度搜索技術，使網(wǎng)絡實際輸出值與期望輸出值的誤差均方值最小。4ppt課件網(wǎng)絡的學習過程是一種誤差邊向后傳播邊修正權系數(shù)的過程5ppt課件7.2.2BP網(wǎng)絡結構BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構輸入層隱層輸出層輸入輸出6ppt課件BP網(wǎng)絡是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡一般分三層：輸入層，隱層，輸出層，也可以有2層或更多個隱層。層與層之間采用全互聯(lián)方式，同一層單元之間不存在相互連接。7ppt課件1）輸入層單元無轉換函數(shù)，直接接收信號傳給下一層，所以有些書不認為輸入層是一個網(wǎng)絡層。2）在一般情況下，均是在隱含層采用S型激活函數(shù)，而輸出層采用線性激活函數(shù)?！瓁1x2xny1yp只有當希望對網(wǎng)絡的輸出進行限制，如限制在0和1之間，那么則在輸出層包含S型激活函數(shù)8ppt課件BP網(wǎng)絡特點是多層網(wǎng)絡，包括輸入層、隱層和輸出層層與層之間采用全互連方式，同一層神經(jīng)元之間不連接權值通過學習算法進行調節(jié)神經(jīng)元激發(fā)函數(shù)為S函數(shù)層與層的連接是單向的，信息傳播是雙向的9ppt課件感知機網(wǎng)絡利用輸出誤差只能修改最后一層的權值而BP網(wǎng)絡實現(xiàn)了多層學習，每一層的權值均可訓練學習修改。10ppt課件BP學習規(guī)則BP算法屬于δ算法，是一種監(jiān)督式的學習算法。11ppt課件其主要思想為：對于q個輸入學習樣本：P1，P2，……Pq，已知與其對應的輸出樣本為：T1，T2，……Tq。學習的目的：是用網(wǎng)絡的實際輸出A1，A2，……Aq與目標矢量T1，T2，……Tq之間的誤差來修改其權值使Al(l＝l，2…，q)與期望的Tl盡可能地接近；即：使網(wǎng)絡輸出層的誤差平方和達到最小。12ppt課件BP算法的學習過程由

正向傳播和反向傳播組成13ppt課件BP算法是由兩部分組成：信息的正向傳遞與誤差的反向傳播。

在正向傳播過程中，輸入信息從輸入經(jīng)隱含層逐層計算傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。

14ppt課件如果在輸出層沒有得到期望的輸出，則計算輸出層的誤差變化值，然后轉向反向傳播，通過網(wǎng)絡將誤差信號沿原來的連接通路反傳回來修改各層神經(jīng)元的權值直至達到期望目標。15ppt課件BP網(wǎng)絡用途1)函數(shù)逼近：用輸入矢量和相應的輸出矢量訓練一個網(wǎng)絡逼近—個函數(shù)；2)模式識別：用一個特定的輸出矢量將它與輸入矢量聯(lián)系起來；3)分類：把輸入矢量以所定義的合適方式進行分類；4)數(shù)據(jù)壓縮：減少輸出矢量維數(shù)以便于傳輸或存儲。16ppt課件BP網(wǎng)絡的逼近17ppt課件用于逼近的BP網(wǎng)絡18ppt課件前向傳播：計算網(wǎng)絡輸出輸出層輸出隱層輸出采用S函數(shù)隱層輸入：19ppt課件20ppt課件21ppt課件22ppt課件23ppt課件BP網(wǎng)絡逼近仿真Chap7_1.m24ppt課件設計的網(wǎng)絡結構為2-6-1；權值w1,w2的初值取[-1,+1]之間的隨機值，取25ppt課件26ppt課件27ppt課件28ppt課件29ppt課件30ppt課件31ppt課件32ppt課件33ppt課件34ppt課件初始化加輸入和期望輸出計算隱層和輸出層的輸出迭代次數(shù)加1調節(jié)輸出層和隱層的連接權值改變訓練樣板訓練樣終止？迭代終止？BP算法的基本流程NoNoyy35ppt課件BP網(wǎng)絡模式識別一、由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習、自組織和并行處理等特征，并具有很強的容錯能力和聯(lián)想能力，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡具有模式識別能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡識別中，根據(jù)標準的輸入輸出模式對，采用神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，以標準的模式作為學習樣本進行訓練，通過學習調整神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權值。當訓練滿足要求后，得到知識庫，利用神經(jīng)網(wǎng)絡并行推理算法便可對所需的輸入模式進行識別。36ppt課件BP網(wǎng)絡的訓練過程為了訓練一個BP網(wǎng)絡，需要計算網(wǎng)絡加權輸入矢量以及網(wǎng)絡輸出和誤差矢量，然后求得誤差平方和。當所訓練矢量的誤差平方和小于誤差目標，訓練則停止，否則在輸出層計算誤差變化，且采用反向傳播學習規(guī)則來調整權值，并重復此過程。當網(wǎng)絡完成訓練后，對網(wǎng)絡輸入一個不是訓練集合中的矢量，網(wǎng)絡將給出輸出結果。37ppt課件為了能夠較好地掌握BP網(wǎng)絡的訓練過程，我們再用兩層網(wǎng)絡為例來敘述BP網(wǎng)絡的訓練步驟。1)用小的隨機數(shù)對每一層的權值W初始化，以保證網(wǎng)絡不被大的加權輸入飽和；2)計算網(wǎng)絡各層輸出矢量A1和A2以及網(wǎng)絡誤差E38ppt課件3)計算各層反傳的誤差變化并計算各層權值的修正值以及新權值4)再次計算權值修正后誤差平方和：5)檢查誤差是否小于給定誤差，若是，訓練結束；否則繼續(xù)。39ppt課件以上所有的學習規(guī)則與訓練的全過程，仍然可以用函數(shù)trainbp.m來完成。它的使用同樣只需要定義有關參數(shù)：顯示間隔次數(shù)，最大循環(huán)次數(shù)，目標誤差，以及學習速率，而調用后返回訓練后權值，循環(huán)總數(shù)和最終誤差：TP＝[disp_freqmax_epocherr_goal1r]；[W，B，epochs，errors]＝trainbp(W，B，’F’，P，T，TP)；40ppt課件基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡用圖像壓縮編碼Ackley和Hinton等人1985年提出了利用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的模式變換能力實現(xiàn)數(shù)據(jù)編碼的基本思想。其原理是，把一組輸入模式通過少量的隱層節(jié)點映射到一組輸出模式，并使輸出模式等同于輸入模式。當中間隱層的節(jié)點數(shù)比輸入模式維數(shù)少時，就意味著隱層能更有效的表現(xiàn)輸入模式，并把這種表現(xiàn)傳給輸出層。在這個過程中，輸入層和隱層的變換可以看成是壓縮編碼的過程；而隱層和輸出層的變換可以看成是解碼過程。41ppt課件用多層前饋網(wǎng)實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)壓縮時，只需一個隱層，如圖原圖像nn重建圖像nn42ppt課件輸入層和輸出層均含有n*n個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元對應于n*n圖像分塊中的一個像素。隱層神經(jīng)元的數(shù)量由圖像壓縮比決定，如n=16時，取隱層神經(jīng)元數(shù)為m=8，則可將256像素的圖像塊壓縮為８像素。通過調整權值使訓練集圖像的重建誤差達到最小。訓練后的網(wǎng)絡就可以用來執(zhí)行圖像的數(shù)據(jù)壓縮任務了，此時隱層輸出向量便是數(shù)據(jù)壓縮結果，而輸出層的輸出向量便是圖像重建的結果。43ppt課件黑白圖像的邊緣檢測：44ppt課件分析BP網(wǎng)絡結構特點：

1.BP網(wǎng)絡具有一層或多層隱含層，與其他網(wǎng)絡模型除了結構不同外，主要差別表現(xiàn)在激活函數(shù)上。

BP網(wǎng)絡的設計45ppt課件2.BP網(wǎng)絡的激活函數(shù)必須是處處可微的，所以它就不能采用二值型的閥值函數(shù){0，1}或符號函數(shù){—1，1}，BP網(wǎng)絡經(jīng)常使用的是S型的對數(shù)或正切激活函數(shù)和線性函數(shù)。46ppt課件3.只有當希望對網(wǎng)絡的輸出進行限制，如限制在0和1之間，那么在輸出層應當包含S型激活函數(shù)，在一般情況下，均是在隱含層采用S型激活函數(shù)，而輸出層采用線性激活函數(shù)。

47ppt課件4、輸入和輸出是并行的模擬量；5、網(wǎng)絡的輸入輸出關系是各層連接的權因子決定，沒有固定的算法；48ppt課件6、權因子是通過學習信號調節(jié)的，這樣學習越多，網(wǎng)絡越聰明；7、隱含層越多，網(wǎng)絡輸出精度越高，且個別權因子的損壞不會對網(wǎng)絡輸出產(chǎn)生大的影響49ppt課件BP網(wǎng)絡的設計1網(wǎng)絡的層數(shù)：理論上已經(jīng)證明：具有偏差和至少一個S型隱含層加上一個線性輸出層的網(wǎng)絡，能夠逼近任何有理函數(shù)。增加層數(shù)主要可以更進一步的降低誤差，提高精度，但同時也使網(wǎng)絡復雜化，從而增加了網(wǎng)絡權值的訓練時間。一般情況下，應優(yōu)先考慮增加隱含層中的神經(jīng)元數(shù)。能不能僅用具有非線性激活函數(shù)的單層網(wǎng)絡來解決問題呢？結論是：沒有必要或效果不好。50ppt課件2隱含層的神經(jīng)元數(shù)網(wǎng)絡訓練精度的提高，可以通過采用一個隱含層，而增加其神經(jīng)元數(shù)的方法來獲得。這在結構實現(xiàn)上，要比增加更多的隱含層要簡單得多。在具體設計時，比較實際的做法是通過對不同神經(jīng)元數(shù)進行訓練對比，然后適當?shù)丶由弦稽c余量。51ppt課件3）初始權值的選取一般取初始權值在(-1，1)之間的隨機數(shù)。在MATLAB工具箱中可采用函數(shù)initff.m來初始化權值閾值。由于每次訓練時都對權值進行隨機初始化，所以每次訓練得到的網(wǎng)絡權值都是不一樣的。52ppt課件4學習速率學習速率決定每一次循環(huán)訓練中所產(chǎn)生的權值變化量。大的學習速率可能導致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。小的學習速率導致較長的訓練時間，可能收斂很慢，不過能保證網(wǎng)絡的誤差值不跳出誤差表面的低谷而最終趨于最小誤差值。所以在一般情況下，傾向于選取較小的學習速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。學習速率的選取范圍在0．01—0．8之間。53ppt課件5期望誤差的選取在設計網(wǎng)絡的訓練過程中，期望誤差值也應當通過對比訓練后確定一個合適的值。這個所謂的“合適”，是相對于所需要的隱含層的節(jié)點數(shù)來確定，因為較小的期望誤差值是要靠增加隱含層的節(jié)點，以及訓練時間來獲得的。一般情況下，作為對比，可以同時對兩個不同期望誤差值的網(wǎng)絡進行訓練，最后通過綜合因素的考慮來確定采用其中一個網(wǎng)絡。54ppt課件BP網(wǎng)絡的局限與不足(1)需要較長的訓練時間因為涉及到求導的運算，需要的時間較長(2)訓練癱瘓問題通常為了避免這種現(xiàn)象的發(fā)生，一是選取較小的初始權值，二是采用較小的學習速率，但這又增加了訓練時間。55ppt課件(3)局部極小值BP算法可以使網(wǎng)絡權值收斂到一個解，但它并不能保證所求為誤差超平面的全局最小解，很可能是一個局部極小解。WEW初始值不合適時，可能落入局部極小值。56ppt課件7.2.11反向傳播法的改進方法目標：為了加快訓練速度，避免陷入局部極小值。1附加動量法附加動量法使網(wǎng)絡在修正其權值時，不僅考慮誤差在梯度上的作用，而且考慮在誤差曲面上變化趨勢的影響，其作用如同一個低通濾波器，它允許網(wǎng)絡忽略網(wǎng)絡上的微小變化特性。利用附加動量的作用則有可能滑過局部極小值。57ppt課件該方法是在反向傳播法的基礎上在每一個權值的變化上加上一項正比于前次權值變化量的值，并根據(jù)反向傳播法來產(chǎn)生新的權值變化。附加動量法的實質是將最后一次權值變化的影響，通過一個動量因子來傳遞。當動量因子取值為零時，權值的變化僅是根據(jù)梯度下降法產(chǎn)生；當動量因子取值為1時，新的權值變化則是設置為最后一次權值的變化，而依梯度法產(chǎn)生的變化部分則被忽略掉了。58ppt課件2誤差函數(shù)的改進

包穆(Baum)等人于1988年提出一種誤差函數(shù)為：不會產(chǎn)生不能完全訓練的癱瘓現(xiàn)象。

59ppt課件3自適應學習速率

學習率η也稱步長，在標準BP算法中定為常數(shù)，然而在實際應用中，很難確定一個從始至終都合適的最佳學習率，從誤差曲面可以看出，平坦區(qū)域內η太小會使訓練次數(shù)增加而希望增大η值；而在誤差變化劇烈的區(qū)域，η太大會因調整量過大而跨過較宰的“坑凹”處，使訓練出現(xiàn)振蕩，反而使迭代次數(shù)增加。為了加速收斂過程，一個較好的思路是自適應改變學習率，使其該大時增大，該小時減小。60ppt課件通常調節(jié)學習速率的準則是：檢查權值的修正值是否真正降低了誤差函數(shù)，如果確實如此，則說明所選取的學習速率值小了，可以對其增加一個量；若不是這樣，而產(chǎn)生了過調，那么就應該減小學習速率的值。下式給出了一種自適應學習速率的調整公式：MATLAB工具箱中帶有自適應學習速率進行反向傳播訓練的函數(shù)為：trainbpa.m。它可以訓練直至三層網(wǎng)絡。使用方法為：[W，B，epochs，TE]＝trainbpa(W，B，’F’，P，T，TP)61ppt課件可以將動量法和自適應學習速率結合起來以利用兩方面的優(yōu)點。這個技術已編入了函數(shù)trainbpx.m之中。這個函數(shù)的調用和其他函數(shù)一樣，只是需要更多的初始參數(shù)而已：TP＝[disp_freqmax_epocherror_goallr1r_inc1r_decmom_consterr_ratio]；[W，B，epochs，[error;lr]]＝trainbpx(W，B，F(xiàn)，P，T，TP)62ppt課件本章小結1)反向傳播法可以用來訓練具有可微激活函數(shù)的多層前向網(wǎng)絡以進行函數(shù)逼近，模式分類等工作；2)反向傳播網(wǎng)絡的結構不完全受所要解決的問題所限制。網(wǎng)絡的輸入神經(jīng)元數(shù)目及輸出層神經(jīng)元的數(shù)目是由問題的要求所決定的，而輸入和輸出層之間的隱含層數(shù)以及每層的神經(jīng)元數(shù)是由設計者來決定的；3)已證明，兩層S型線性網(wǎng)絡，如果S型層有足夠的神經(jīng)元，則能夠訓練出任意輸入和輸出之間的有理函數(shù)關系；63ppt課件4)反向傳播法沿著誤差表面的梯度下降，使網(wǎng)絡誤差最小，網(wǎng)絡有可能陷入局部極小值；5)附加動量法使反向傳播減少了網(wǎng)絡在誤差表面陷入低谷的可能性并有助于減少訓練時間；6)太大的學習速率導致學習的不穩(wěn)定，太小值又導致極長的訓練時間。自適應學習速率通過在保證穩(wěn)定訓練的前提下，達到了合理的高速率，可以減少訓練時間；7)80％—90％的實際應用都是采用反向傳播網(wǎng)絡的。改進技術可以用來使反向傳播法更加容易實現(xiàn)并需要更少的訓練時間。64ppt課件

1985年——Powell提出多變量插值的徑向基函數(shù)（RadialBasisFunction,RBF）方法；

1988年——

Broomhead&Lowe將RBF應用于神經(jīng)網(wǎng)絡7.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡65ppt課件RBF網(wǎng)絡——徑向基函數(shù)網(wǎng)絡（RadialBasisFunction，簡稱RBFNN）66ppt課件…………x1x2xny1yp輸入輸出是一種三層前饋網(wǎng)絡67ppt課件網(wǎng)絡特點：１）結構相對簡單２）在參數(shù)（節(jié)點數(shù)，μ,σ）選擇合適時，收斂速度快三層輸入層隱層——神經(jīng)元函數(shù)多采用高斯函數(shù)輸出層——線性神經(jīng)元函數(shù)68ppt課件構成RBF網(wǎng)絡的基本思想：

1）用RBF作為隱單元的“基”構成隱含層空間，將輸入矢量直接映射到隱空間（不通過權連接）；2）網(wǎng)絡輸出時隱單元輸出的線性加權和，（通過權連接可調參數(shù)）

輸入隱層輸出非線性線性（高斯核函數(shù)）69ppt課件σc該激活函數(shù)具有局部感受能力，只有輸入落入某個范圍內，才有明顯輸出，不象BP，輸入在（－∞，＋∞）均有輸出。70ppt課件隱含層節(jié)點核函數(shù)作用：

對輸入信號在局部產(chǎn)生響應71ppt課件網(wǎng)絡輸出采用高斯基函數(shù)的優(yōu)點：1）表示形式簡單2）徑向對稱3）光滑性好，任意階導數(shù)存在4）便于進行理論分析72ppt課件學習過程分為兩個階段：第一階段——無教師學習（根據(jù)樣本決定隱含層各節(jié)點的高斯核函數(shù)的中