完善以下程序:function [W1, W2] = BackpropCE(W1, W2, X, D) % 交叉熵损失下标准BP算法(SGD) % 补充完整:注意delta 和 delta1如何变化? % CE损失下标准BP算法 alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; % x = a column vector d = D(k); v1 = W1*x; y1 = Sigmoid(v1);
时间: 2023-06-13 20:05:50 浏览: 180
v = W2*y1;
y = Sigmoid(v);
% 计算输出层的delta
delta = -(d - y) .* y .* (1 - y);
% 计算隐藏层的delta
delta1 = y1 .* (1 - y1) .* (W2' * delta);
% 更新W2
W2 = W2 - alpha * delta * y1';
% 更新W1
W1 = W1 - alpha * delta1 * x';
end
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完善以下代码:function [W1, W2] = BackpropCE(W1, W2, X, D) % 交叉熵损失下标准BP算法(SGD) % 补充完整:注意delta 和 delta1如何变化? % CE损失下标准BP算法 alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; % x = a column vector d = D(k); v1 = W1*x; y1 = Sigmoid(v1); v = W2.*y1; y = Sigmoid(v); % 填空:delta=? % 填空:delta1=? % 填空:dW1=? W1 = W1 + dW1; dW2 = alpha*delta*y1'; W2 = W2 + dW2; end end
function [W1, W2] = BackpropCE(W1, W2, X, D)
% 交叉熵损失下标准BP算法(SGD)
% 补充完整:注意delta 和 delta1如何变化?
% CE损失下标准BP算法
alpha = 0.9;
N = 4;
for k = 1:N
x = X(k, :)'; % x = a column vector
d = D(k);
v1 = W1*x;
y1 = Sigmoid(v1);
v = W2*y1;
y = Sigmoid(v);
delta = (y - d) .* y .* (1-y);
delta1 = W2' * delta .* y1 .* (1-y1);
dW1 = alpha * delta1 * x';
W1 = W1 - dW1;
dW2 = alpha * delta * y1';
W2 = W2 - dW2;
end
end
BP算法和SGD算法的区别
BP算法和SGD算法都是神经网络的优化算法,但它们的实现方式和优化效果有所不同。
BP算法是一种基于误差反向传播的算法,可以通过计算误差的梯度来调整网络中每个神经元的权重和偏置,以最小化网络的损失函数。BP算法通常需要对整个训练集进行多次迭代计算,因此计算量较大,但收敛速度相对较快。
而SGD算法则是一种基于随机梯度下降的算法,它每次只使用一个样本来计算误差梯度并更新网络权重和偏置,因此计算量较小,但收敛速度相对较慢。SGD算法的优点是可以在大规模数据集上高效地进行训练,而且可以避免陷入局部最优解。
总的来说,BP算法适合用于小规模数据集训练,而SGD算法则适合用于大规模数据集训练。另外,还有一些改进版的优化算法如Adam等,可以在一定程度上兼顾BP算法和SGD算法的优点。