bp网络整个学习过程的具体步骤
时间: 2023-11-08 13:16:51 浏览: 21
BP(Back Propagation)网络的学习过程大致分为以下几个步骤:
1. 初始化权值和偏置:根据网络结构初始化权值和偏置。
2. 输入样本:将输入样本送入网络,得到输出值。
3. 计算误差:将输出值与期望输出值进行比较,计算误差。常用的误差计算方法有MSE(均方误差)和交叉熵误差。
4. 反向传播误差:将误差从输出层传递回输入层,计算每个神经元的误差贡献,并将误差贡献作为反向传播的信号,沿着网络反向传播。
5. 更新权值和偏置:根据误差信号和学习速率更新权值和偏置,使得网络输出更加接近期望输出。
6. 重复以上步骤:重复执行以上步骤,直到网络输出达到预期要求或者达到最大迭代次数。
需要注意的是,在整个学习过程中,学习速率的选择对网络的性能有非常重要的影响。通常需要进行一定的调参才能得到最优的学习速率。此外,为了防止网络陷入局部最优解,通常需要进行多次训练,每次使用不同的初始化权值和偏置来训练网络。
相关问题
BP网络整个学习过程的具体步骤以及公式
BP(Back Propagation)网络的学习过程大致分为以下几个步骤:
1. 初始化权值和偏置:根据网络结构初始化权值和偏置。
2. 输入样本:将输入样本送入网络,得到输出值。
3. 计算误差:将输出值与期望输出值进行比较,计算误差。常用的误差计算方法有MSE(均方误差)和交叉熵误差。
4. 反向传播误差:将误差从输出层传递回输入层,计算每个神经元的误差贡献,并将误差贡献作为反向传播的信号,沿着网络反向传播。
5. 更新权值和偏置:根据误差信号和学习速率更新权值和偏置,使得网络输出更加接近期望输出。
6. 重复以上步骤:重复执行以上步骤,直到网络输出达到预期要求或者达到最大迭代次数。
下面是BP网络学习过程中的公式:
1. 初始化权值和偏置:
权值初始化:
$w_{ji}(0)=rand(-1,1)$
偏置初始化:
$b_j(0)=rand(-1,1)$
其中,$w_{ji}(0)$表示连接输入层的第$i$个神经元和隐藏层的第$j$个神经元的权值,$b_j(0)$表示隐藏层的第$j$个神经元的偏置。
2. 输入样本:
对于一个输入样本$(x_1,x_2,...,x_n)$,将其作为输入层的神经元的输出值,即:
$a_i=x_i$
其中,$a_i$表示输入层的第$i$个神经元的输出值。
3. 计算误差:
误差计算公式:
$E=\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(y_k-o_k)^2$
其中,$y_k$表示期望输出值,$o_k$表示实际输出值。
4. 反向传播误差:
误差反向传播公式:
$\delta_j=h'(z_j)\sum_{k=1}^n w_{kj}\delta_k$
其中,$\delta_j$表示隐藏层的第$j$个神经元的误差,$h'(z_j)$表示激活函数$h(z)$对$z_j$的导数,$w_{kj}$表示连接隐藏层的第$j$个神经元和输出层的第$k$个神经元的权值,$\delta_k$表示输出层的第$k$个神经元的误差。
5. 更新权值和偏置:
权值更新公式:
$w_{ji}(t+1)=w_{ji}(t)+\alpha\delta_ja_i$
偏置更新公式:
$b_j(t+1)=b_j(t)+\alpha\delta_j$
其中,$t$表示当前迭代次数,$\alpha$表示学习速率。
6. 重复以上步骤:
重复执行以上步骤,直到网络输出达到预期要求或者达到最大迭代次数。
BP神经网络BP神经网络的学习过程主要
BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种常见的前馈神经网络,其学习过程主要包括以下几个步骤:
1. 初始化权重和偏置:将网络中的权重和偏置参数随机初始化,通常采用均匀分布或正态分布进行初始化。
2. 前向传播:将输入样本传入网络,通过逐层计算得到输出值。
3. 计算误差:将网络的输出值与真实值进行比较,计算输出误差。
4. 反向传播:根据误差逐层计算梯度,并反向传播回网络中。
5. 更新权重和偏置:根据梯度下降法更新网络中的权重和偏置参数,使得误差函数逐步减小,直到达到收敛条件。
6. 重复以上步骤,直到网络的误差满足预设要求或达到最大训练次数。
在BP神经网络的学习过程中,需要注意的是选择合适的学习率、正则化方法和初始化策略等,以提高网络的学习效果和泛化能力。