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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資料總結(jié)

模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資料總結(jié)

2021-03-01 | rar | 0.04 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  BP (Back Propagation) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法,全稱基于誤差反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  如圖所示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的單隱層前饋網(wǎng)絡(luò),一般稱為三層前饋網(wǎng)或三層感知器,即:輸入層、中間層(也稱隱層)和輸出層。它的特點(diǎn)是:各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間相互全連接,同層內(nèi)神經(jīng)元之間無連接,各層神經(jīng)元之間無反饋連接,夠成具有層次結(jié)構(gòu)的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。單計(jì)算層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能求解線性可分問題,能夠求解非線性問題的網(wǎng)絡(luò)必須是具有隱層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷史中, 很長一段時(shí)間里沒有找到隱層的連接權(quán)值調(diào)整問題的有效算法。直到誤差反向傳播算法( BP 算法)的提出,成功地解決了求解非線性連續(xù)函數(shù)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)整問題。

  BP (Back Propagation) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程,由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息,并傳遞給中間層各神經(jīng)元;中間層是內(nèi)部信息處理層,負(fù)責(zé)信息變換,根據(jù)信息變化能力的需求,中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu);最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息,經(jīng)進(jìn)一步處理后,完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程,由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí),進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層,按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值,向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程,是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程,也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程, 此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度, 或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

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