bp网络训练1.ppt

1、基本BP网络的拓扑、BP网络、基本BP网络的拓扑、BP网络、基本BP算法、neti=x1w1i x2w2i xnwni、在实际应用中，80%的人工神经网络模型是使用错误反转算法或其变化的网络模型(BP网络)、BP网络培训过程(BP 确定输入输出变量x3，y3，数据挖掘问题，如扫雷仪，扫雷仪控制，确定输出变量：确定输入变量：扫雷仪位置(x1，y1)，确定权重，随机值类型郑智薰随机值类型，确定权重，权重，缺点：在一定范围内缓慢地改变网络输出，减慢网络的训练速度；其次，基于非随机值型、权重的确定、样本特征提取遗传和免疫均匀设计、记忆式、野型等算法。BP网络建模功能：非线性映射功能：神经网络可以以任意

2、精度接近非线性连续函数。建模过程中出现的很多问题都具有高度的非线性。并行分布式处理方法：在神经网络中，信息通过分布式存储和并行处理提供容错性和快速处理速度。自我学习和适应能力：神经网络在训练过程中从输入和输出数据中提取规律的知识，记住网络的权重，具有泛化能力。也就是说，将一组牙齿权重应用于正常情况的能力。神经网络学习也可以在线进行。数据融合能力：神经网络可以同时处理定量和定性信息，因此可以利用现有的工程技术(数值计算)和人工智能技术(符号处理)。多变量系统：神经网络的输入和输出变量数是任意的，不考虑子系统之间的解耦问题，提供了单变量系统和多变量系统的一般描述方法。1 .使用样本数据1.1组收集

3、和整理BP神经网络方法建模的第一个和先决条件是足够典型和高精度的样本。此外，为了监控训练(学习)过程，为了评估设置为不发生“过度配合”牙齿的网络模型的性能和泛化能力，收集的数据必须随机分为训练样本、检查样本(大于10%)和测试样本(大于10%)三部分。群组资料时，还必须考虑可能的范例样式之间的平衡。2输入/输出变量确定和数据字典处理通常BP网络的输入变量是要分析的系统内生变量(影响系数或收购)的数量，通常根据专业知识确定。输入变量多通常可以通过主成分分析方法减少输入变量，根据删除变量导致的系统错误与原始系统错误比率的大小减少输入变量。输出变量是系统分析的外生变量(系统性能指标或因果变量)，可以

4、是一个或多个。通常，将具有多个输出的网络模型转换为具有一个输出的多个网络模型更好，培训更方便。BP神经网络的银层通常使用Sigmoid转换函数，因此，为了提高教育速度和敏感性，有效避免Sigmoid函数的饱和区域，输入数据值通常应在01之间。因此，必须字典处理输入数据。一般来说，您应该徐璐单独字典处理其他变量，或统一字典处理相似性质的变量。如果输出层节点也使用Sigmoid转换函数，则还必须相应地字典处理输出变量。否则，输出变量也可能不会字典处理。神经网络拓扑的决定1银层数一般认为增加银层数可以减少网络误差，提高准确度，但倾向于使网络复杂化，增加网络的训练时间和“过度配合”。Hornik等已经

5、证明，如果输入层和输出层使用线性变换函数，隐藏层使用Sigmoid变换函数，则具有隐藏层的MLP网络可以以任意精度访问所有合理的函数。通常，增加隐藏层节点的数量以减少错误。与增加隐藏层的数量相比，更容易获得教育效果。对于没有隐藏层的神经网络模型，实际上是线性或非线性(取决于输出层的线性或非线性变换函数样式)回归模型。因此，通常没有隐藏层的网络模型应包括在回归分析中。2选择隐藏层节点数、BP网络中隐藏层节点数非常重要。这不仅对建立的神经网络模型的性能有很大影响，而且是训练中牙齿出现“过度配合”的直接原因，但目前理论上还没有科学的、普遍的决定方法。事实上，通过各种计算公式得到的银层节点的数量有时会

6、相差几倍甚至几百倍。为了尽量避免训练时出现“过度配合”现象，确保足够的网络性能和泛化能力，确定银层节点数的最基本原则是采取尽可能紧密的结构来满足精度要求。也就是说，采取尽可能少的银层节点数。(约翰f肯尼迪，Northern Exposure(美国电视电视剧)，)隐藏的层节点数不仅与输入/输出层中的节点数有关，还与需要解决的问题的复杂性、转换函数的样式、样例数据的特性等有关。确定隐藏的层节点数时，必须满足以下条件：隐藏的层节点数必须小于N-1(其中N是培训样本数)。否则，网络模型的系统误差与教育样本的特性无关，且牙齿为零。也就是说，设定的网络模型不一般化，没有实用价值。同样，可以推断。输入图层中

7、的节点数(变量数)必须小于N-1。(2)训练样本数必须大于网络模型的连接权重(通常为210倍)。否则，将样本分成几个部分，采用“旋转训练”方法，才能得到可靠的神经网络模型。隐藏层节点的数量太少可能导致网络完全未经培训或网络性能下降。银层节点数过多可以减少网络的系统误差，但一方面延长网络教育时间，另一方面训练容易陷入局部极点，得不到最好的优点，这也是训练中“过度配合”牙齿出现的内在原因。约翰f肯尼迪，美国电视电视剧(Northern Exposure，Northern Exposure)因此，合理的隐藏层节点数必须综合考虑网络结构的复杂性和错误大小，并使用删除和扩展节点的方法来决定。摘要：3。神

8、经网络的训练BP网络的训练是应用误差逆转原理，持续调整网络权重，使网络模型输出值和已知训练样本输出值之间的误差平方和小于最小或特定的期望值。(阿尔伯特爱因斯坦，Northern Exposure(美国电视电视剧，Northern Exposure)，理论上已证明，使用Sigmoid转换函数的隐藏层的BP网络可以实现任意函数的随机近似值。但是遗憾的是，到目前为止还没有结构性的结论。现在要很大程度上依赖经验知识和设计师的经验。因为BP网络采用了错误反向传递算法，所以本质上是一个不受约束的非线性最优化计算过程。如果网络结构较大，则不仅计算时间长，而且容易限制到局部极值点，因此无法获得最佳结果。(Da

9、vid assell、Northern Exposure(美国电视电视剧)、Northern Exposure(美国电视电视剧)目前，BP方法、遗传算法(GA)和模拟退火算法等多种最优化方法都用于BP网络培训，但是(原则上，您可以调整特定参数以获得全局极点)这些方法中最广泛使用的是增加刺激(动量)项的改进BP算法。，4网络的初始连接权重，BP算法确定错误函数通常存在的(非常)多个局部极值点，徐璐其他网络初始权重直接确定BP算法收敛的局部极值点或全局极值点。因此，计算程序必须能够自由更改网络的初始连接权重。由于Sigmoid变换函数的性质，初始权重分布通常应在-0.50.5之间更有效。5 .网络

10、模型的性能和泛化能力，训练神经网络的第一个和根本任务是确认训练的网络模型对非训练样本是否具有良好的泛化能力(普及性)。也就是说，网络模型不是看训练样本的拟合能力，而是有效地接近样本中包含的内在规律。因此，仅提供训练取样误差(通常为均方根误差RSME或均方根误差、AAE或MAPE等)的大小，而不提供位元旋转取样误差的大小是没有意义的。建立的网络模型必须以郑智薰训练样本(检验样本和测试样本)错误的大小表示和评估，以分析样本中包含的规则的近似(能力)，即泛化能力。这是不能将全部样品分为训练样品和郑智薰训练样品的主要原因之一。确定建立的模型是否有效地接近样本中包含的规则。最直接、最客观的指标是从总样品

11、中随机抽取的郑智薰训练样品(检验样品和测试样品)误差是否小于或略大于训练样品中的误差。非训练样本误差非常接近或小于训练样本误差，可以说，一般设定的网络模型有效地接近了训练样本中包含的规律。否则(例如，数倍、数十倍，甚至数千倍)，这意味着设置的网络模型不能有效地接近教育样本中包含的规律，因为教育样本的误差很小，所以从整个样本中随机抽取的一些测试样本的误差表明了网络模型计算和预测的准确度(网络性能)，这是合理可靠的。判断网络模型广义能力的好坏主要不在于看测试样品误差大小本身，而在于测试样品的误差是否接近训练样品和检验样品的误差。6 .合理网络模型的确定、相同结构的网络、BP算法的存在(非常)由于多

12、个局部极值点，多次(通常数十次)改变网络初始连接权重，以获得相应极值点，这样比较这些极值点的网络误差大小，就可以确定全局极值点。神经网络的训练过程本质上是寻找非线性函数的极小的问题，因此即使网络误差相同，在全局极值附近，每个网络连接权重也可能有很大的差异，这也可能改变了每个输入变量的重要性。但是，这相当于有多个零极值点(通常称为多模式现象)牙齿(例如，教育样本)，并且，如果不满足银层节点数条件，则可以求出训练样本误差小于零的非常小的点，但是此时检验样本和测试样本的误差可能会大得多。更改网络连接权限初始值将显着更改测试样品和测试样品的网络计算结果。换句话说，是多模式现象。网络模型的误差或性能和泛化能力取决于网络结构。因此，还要比较徐璐其他网络结构模型的优劣。一般来说，随着网络结构的增大，误差变小。通常，在扩展网络结构(增加隐藏层节点数)过程中，会发生网络错误快速减少后稳定的阶段。因此，合理的隐藏层节点数必须在误差快速减少后基本稳定时采取隐藏层节点数。总之，合理的网络模型是合理的银层节点数、训练时不发生“过度配合”现象、寻求全球极点、同时考虑网络结构复杂性和误差大小的综合结果