BP神经网络更新权重和偏置的公式
时间: 2023-11-07 15:46:18 浏览: 141
BP神经网络通过反向传播算法来更新权重和偏置,其公式如下:
1. 计算输出层的误差(Output Layer Error):
δ(output) = (target - output) * f'(net(output))
其中,δ(output)是输出层的误差,target是期望的输出值,output是实际的输出值,f'(net(output))是输出层激活函数的导数。
2. 计算隐藏层的误差(Hidden Layer Error):
δ(hidden) = f'(net(hidden)) * Σ(δ(output) * weight(output->hidden))
其中,δ(hidden)是隐藏层的误差,f'(net(hidden))是隐藏层激活函数的导数,Σ表示求和,δ(output)是输出层的误差,weight(output->hidden)是连接输出层到隐藏层的权重。
3. 更新输出层到隐藏层的权重和偏置:
Δweight(output->hidden) = learning_rate * δ(output) * output(hidden)
Δbias(output) = learning_rate * δ(output)
其中,Δweight(output->hidden)是输出层到隐藏层的权重更新量,learning_rate是学习率,output(hidden)是隐藏层的输出值,Δbias(output)是输出层的偏置更新量。
4. 更新输入层到隐藏层的权重和偏置:
Δweight(input->hidden) = learning_rate * δ(hidden) * input
Δbias(hidden) = learning_rate * δ(hidden)
其中,Δweight(input->hidden)是输入层到隐藏层的权重更新量,learning_rate是学习率,δ(hidden)是隐藏层的误差,input是输入层的输入值,Δbias(hidden)是隐藏层的偏置更新量。
5. 更新权重和偏置:
weight(new) = weight(old) + Δweight
bias(new) = bias(old) + Δbias
其中,weight(new)是更新后的权重值,weight(old)是原始的权重值,Δweight是权重的更新量,bias(new)是更新后的偏置值,bias(old)是原始的偏置值,Δbias是偏置的更新量。
以上公式描述了BP神经网络中权重和偏置的更新过程。在实际应用中,需要根据具体的网络结构和问题进行相应的调整和实现。