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文檔簡介

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

——在鋼鐵工業(yè)中的應(yīng)用東北大學(xué)信息學(xué)院人工智能所郝培鋒重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法一個(gè)簡單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例程一、反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

使用反向傳播(BP)算法的分層網(wǎng)絡(luò)稱為BP網(wǎng)絡(luò)。主要有以下特點(diǎn)：1.至少有一層隱單元；2.單元的激活值是任意實(shí)數(shù)；3.單元輸出函數(shù)是等價(jià)函數(shù)；4.網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)是任意實(shí)數(shù)；5.單元的激活函數(shù)是它總輸入的非遞減可微函數(shù)，實(shí)際應(yīng)用中常選取S型函數(shù)，如Logsigmoid或Tansigmoid函數(shù)dbcaewvθv

θdbcagwuθθfeθ

Sigmoid函數(shù)基本形式及圖形Logsigmoid函數(shù)ai=Fi(neti)=1/(1+e-neti)=1/(1+e-(∑wij+bi))Tansigmoid函數(shù)ai=Fi(neti)=tanh(neti/2)=(1-e-neti)/(1+e-neti)011-106.BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)

6.1網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)誤差函數(shù)的定義，其根本思想是：i)建立描述網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出的差值E=∑(ti-ai)2

ii)找到使E最小的一個(gè)權(quán)重集合iii)E中ai是權(quán)值wij的函數(shù)6.BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)

所以E也是權(quán)值wij的函數(shù)。為使E最小，需選取E曲面上一個(gè)梯度下降最快的方向修改wij。即：權(quán)值的

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