"检查是否对所有样本完成一次轮训-人工神经网络教程-韩力群"
在神经网络的训练过程中,确保对所有样本至少完成一次完整的轮训是非常关键的步骤,这是优化网络性能的基础。这里提到的流程是基于反向传播(BP)算法,一种常用的训练多层感知器的方法。BP算法的主要目标是通过不断调整网络的权重来最小化预测输出与实际目标之间的误差。
标题中的"检查是否对所有样本完成一次轮训"涉及到以下几个关键知识点:
1. **训练样本**:在神经网络的训练中,我们使用一组训练样本(X, d),其中X表示输入向量,d表示对应的期望输出。样本通常被分为多个批次(batch),以便在每次迭代中处理。
2. **误差计算**:网络的输出误差是通过比较网络的实际输出(O)和期望输出(d)来计算的。常见的误差度量有均方误差(MSE),这里提到了平方误差的累加开方(Ep)和最大误差(Emax),以及均方根误差(RMSE)ERME。这些误差指标用于评估网络的性能并指导权重更新。
3. **反向传播**:BP算法的核心是反向传播误差信号,通过δok和δyj来计算。式(3.25a)和式(3.25b)用于计算隐含层和输出层的误差项,这些误差项沿着网络的反向传播,使得每个权重根据其对总误差的贡献进行调整。
4. **权重调整**:式(3.26a)和式(3.26b)描述了如何根据误差信号来更新权重W和V。这个过程通常涉及学习率,以控制权重更新的幅度,防止过拟合或训练不足。
5. **轮训过程**:在训练期间,样本会被多次遍历,直到所有样本完成一轮训练,这被称为一个epoch。在每一轮结束后,会检查网络的总误差是否达到预定的精度要求。
6. **训练终止条件**:当网络的总误差(如ERME)低于预设阈值Emin时,训练结束。如果未达到这个阈值,网络会继续训练,重新开始新的一轮,直到满足条件为止。
韩力群所著的《人工神经网络教程》详细阐述了这些概念,旨在帮助读者理解和应用神经网络。书中强调了理论与实践的结合,避免过多的数学推导,而是通过实例来帮助读者更好地掌握神经网络的原理和应用。
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