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文档简介

1、后向传播分类,什么是后向传播？ 后向传播是一种神经网络学习算法 神经网络的定义 神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权相相联。在学习阶段，通过调整神经网络的权，使得能够预测输入样本的正确类标号来学习，由于单元间的连接，神经网络学习又称为连接者学习,多向前馈神经网络,定义网络拓扑,对输入值规格化，使他们落入0.0到1.0之间 离散值属性可重新编码，是的每个阈值一个输入单元 一个输出单元可以用来表示两个类，如果多于两个类，每个类使用一个输出单元,后向传播,后向传播,初始化权 网络的权初始化为很小的随机数，每个单元有个偏置，偏 置也类似地初始化为小随机数 向前传播输入 计算隐藏层

2、和输出层每个单元的净输入和输出： 训练样本提供给网络的输入层； 隐藏层和输出层的每个单元的净输入用其输入的线性组合计算,后向传播,给出隐藏层和输出层的单元j，到单元j的净输入Ij为 隐藏层和输出层的每个单元取其净输入，然后将赋活函数作用于它，该函数用符号表现单元代表的神经元活性，使用logistic或simoid函数。给定单元J的净输入Ij，则单元j的输出Oj用下式计算： 该函数又称挤压函数，即将一个较大的输入值域映射到较小的区间0到1,后向传播误差,通过更新权和反映网络预测误差的偏置，向后传播误差。对于输出层单元j，误差Errj用下式计算： 隐藏层单元j的误差是： 更新权和偏差，以反映传播的

3、误差，权由下式更新：,2020/9/9,7,后向传播误差,2020/9/9,8,后向传播误差,后向传播误差,后向传播误差,后向传播可解释性,神经网络的主要缺点是其知识的表示，解决方法包括由网络提取规则和灵敏度分析 神经网络提取规则第一步通常是网络剪枝，该步通过剪去对训练网络影响最小的加权链简化网络结构 一旦训练网络已被剪枝，一些方法将进行链、单元或活跃值的聚类 分析每个隐藏单元的这些活跃值，导出涉及这些活跃值与对应输出单元值组合的规则，类似的，研究输入值和活跃值的集合，导出描述输入和隐藏单元层联系的规则 两个规则结合形成IF-THEN规则或导出其他形式的规则，包括M-OF-N规则，具有M-OF-N测试的判定树、模糊规则和有穷自动机,后向传播可解释性,灵敏度分析用于评估一个给定的输入变量对

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