神经网络优化计算.
adam优化算法公式
adam优化算法公式Adam优化算法是目前比较流行的一种自适应学习率算法。
本篇文章将从Adam的背景、原理、优点等方面进行介绍。
一、Adam背景Adam优化算法源自RMSprop和Momentum算法，以解决神经网络优化过程中的学习率问题。
在深度神经网络训练中，如果采用固定的学习率，可能会出现过拟合或者模型学习不充分的情况，而自适应学习率方法可以根据当前梯度值自适应地更新学习率，提高模型的训练效果。
二、Adam原理Adam算法主要有两个部分：动量部分和自适应学习率部分。
动量部分：Adam算法使用了梯度的一阶（平方梯度）和二阶矩(平均梯度)，通过加权平均法计算出动量，并使用动量来加速梯度下降过程。
下面是Adam算法动量更新的公式：v(t)=μv(t-1)+(1-μ)g(t)其中， v(t)是第t次的动量，μ是一个介于0和1之间的超参数，用于控制历史动量的权重，g(t)是梯度值。
自适应学习率部分：Adam算法使用梯度的平方和平均值来进行学习率的自适应。
具体来说，Adam算法同时使用平均梯度和平方梯度的移动平均值来计算自适应学习率，计算公式如下：m(t)=β1m(t-1)+(1-β1)g(t)s(t)=β2s(t-1)+(1-β2)g²(t)其中，m(t)和s(t)分别代表平均梯度和平方梯度的移动平均值，β1和β2分别是控制梯度平均值和梯度平方平均值的超参数，g(t)是当前训练batch的梯度值。
计算完平均梯度和平方梯度的移动平均值后，会根据公式计算出自适应学习率的值α(t):α(t)=η μ^t/(sqrt{s(t)}+ε)其中，η 是初始学习率，μ是动量的超参数，ε是防止除零错误的偏置项，t是迭代次数。
三、Adam优点相对于传统的梯度下降算法，Adam优化算法有以下优点：1. 收敛速度快：Adam算法兼具两者的优点，既能加速训练，又能保证收敛速度。
2. 自适应学习率：Adam算法能够根据目标函数局部的梯度信息，自动地调整学习率，从而避免了手动调节学习率带来的不便。
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
人工神经网络
学习训练算法
设有教师向量 T t1 t 2 t m 输入向量 则 初始加权阵 W0 偏差 B
T T
P p1 p 2 p n
t i 0 or 1
W ( k 1) W ( k ) E ( K ) X T B ( K 1) B ( K ) E ( K ) E(K ) T (K ) Y (K )
人工神经网络与神经网络优化算法
1 9 5 7 年 ， F.Rosenblatt 提 出 “ 感 知 器”(Perceptron)模型，第一次把神经网络的 研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀起了人工 神经网络研究的第一次高潮。 20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全 盛时期，人们误以为数字计算机可以解决人工智 能、专家系统、模式识别问题，而放松了对“感 知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起， 人工神经网络的研究进入了低潮。
人工神经元的基本构成 x w
1 1
x2 w2 … xn wn
∑
net=XW
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。
输入：X=（x1，x2，…，xn） 联接权：W=（w1，w2，…，wn）T 网络输入： net=∑xiwi 向量形式： net=XW
激活函数(Activation Function)
γ>0为一常数，被称为饱和值，为该神经元 的最大输出。
2、非线性斜面函数（Ramp Function）
o
γ -θ -γ θ net
3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数
f（net）=
β
if net>θ
if net≤ θ
-γ β、γ、θ均为非负实数，θ为阈值 二值形式： 1 f（net）= 0 双极形式： 1 f（net）= -1
算法优化在深度神经网络中的应用研究
算法优化在深度神经网络中的应用研究深度学习已经成为先进技术领域中最热门、最具突破性的领域之一。
尤其是深度神经网络，随着硬件设备的不断升级和GPU等专门处理器的普及，深度学习已成为其中一个比较优秀的算法，其中深度神经网络是其中的佼佼者。
然而，深度神经网络虽然在实践中表现优异，但是其模型本质上仍有缺陷。
很难保证在每次训练中均可以得到高效的结果。
因此，研究如何优化深度神经网络的算法以提高训练准确率和速度变得异常重要。
本文将从算法优化的角度，探讨算法优化在深度神经网络中的实际应用和研究。
一、算法优化是什么算法优化是一种重要的技术，可以帮助我们改善深度神经网络在训练过程中所面临的一些问题。
在深度学习中，算法优化主要是针对误差反向传播算法进行的优化，目的是减少训练时间并提高准确性。
在算法优化的过程中，开发者需要考虑以下几个方面：1. 激活函数激活函数是神经元的数学函数，它将输入信号转化为输出信号。
常见的激活函数包括sigmoid、ReLU等。
算法优化中需要考虑如何选择合适的激活函数，以提高深度神经网络的性能。
2. 权重初始化权重初始化是指初始化训练网络中的权重值。
正确的权重初始化可以使神经网络正常训练，而不会使结果发生偏移。
在算法优化中，正确地初始化权重是非常关键的。
3. 学习率在深度学习中，学习率是指在误差反向传播过程中权重的变化速度。
学习率的变化影响着神经网络的训练速度和精度。
在算法优化中，需要选择适当的学习率，使深度神经网络在训练过程中得到更好的结果。
二、深度神经网络的训练问题深度神经网络优化算法的主要目的是解决深度神经网络训练过程中的一些问题。
这些问题通常涉及到“梯度消失”、“过拟合”、“优化”等问题。
1. 梯度消失梯度消失，指神经网络在反向传播中，由于链式法则的存在，梯度逐层变化，当误差逆传时，梯度值越来越小，直到接近于0，导致网络无法继续学习更新。
这种情况在深度神经网络中更加常见。
在深度神经网络优化算法中，需要解决梯度消失的问题，以确保神经网络的正常训练。
神经网络计算部件的数字VLSI优化设计
Ｌ Ａ ｇ Ｗ Ｕ Ｗｅ， ＡＮ Ｙ ， Ｉ ｎ， ｉＱＩ ｉＷＡＮＧ Ｑ ｎ ｉ
（ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇＳ ｈ ｏ， ｉｅｓｙｏ ｃｅｃ ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｅ ｉｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｉ ｏｍａ ｏ ｎ ｉｅｒ ｃ ｏ ｌＵｎｖ ｒｔ ｆ ｉ ｅ ｎ ｉ ｎ ｉ Ｓ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＢ ｉｎ ， ｅ ｉｇ１０ ８ ） ｊ ｊ
中 分 号： Ｐ８ 圈 类 Ｔ１ ３
神 经网络计算部件 的数字 Ｖ Ｓ 优化设计 ＬＩ
李 昂，吴 巍 ，钱 艺 ，王 沁
（ 北京科技大学信息工程学院 ，北京 １０ ８） ００ ３ 实现 中，激括 函数及乘累加等计算部件是设计 中的难点 。区别于使 用乘法器及加法器 的传统方法 ，该文 在 ＬＩ
ｉ ｆ ｄ ｐ ｉ ｔｎ ｘｅ ｏ ｎ ｕｍｂ ｒ ， ｉ ｍｅ ｏ ａ ｅ ｔｒｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｎ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｔ ｓ ｔ ｄ ｈ ｓ ｂ ｔｅ ｅ ｒ ｎ ｅ ｉ ｐ ｅ ｒｏ ． ｈ ｈ ａ ｆ ｍ ｎ
［ ｙｗｏ ｄ ｜ｎ ｕａｎ ｔ ｒ； Ｌ Ｉｎ ｎ ｎ ａ ｎ ｔ ｎ ｌｇｃｍｉｉ ｚｔ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｅｒｌ ｅｗｏｋ Ｖ Ｓ ； ｏ ｌ ｅ ｆ ｃｏ ；ｏ ｉ ｎｍ ａｉ ｉ ｒｕ ｉ ｉ ｏ
基于神经网络优化算法的分数阶PI^(λ)D^(μ)控制
南京理工大学学报Journal of Nanjing Un—
ewity of Science and
Technology
VoU45 NoC
Aug2021第
45卷第
4期
202%年8月
基于神经网络优化算法的分数阶PI!
D
"控制
谢玲玲，秦龙
(广西大学电气工程学院，广西南宁
530004)
摘要:针对传统的PID控制器控制效果欠佳以及分数阶PLD控制器参数复杂难以整定的问
题，设计了一种基于误差反向传播(Back propagation, BP )神
经网络算法的分数阶PLD控
制
器。首先，将分数阶PLD"
控制器数字化
，
然后通过BP
神经网络算法调节突触权值，经调整后
的输出量作为分数阶PLD控
制器的参数值，最后分别采用分数阶和整数阶作为被控对象进行
实验仿真，仿真结果证明了神经网络分数阶PLD控制器比传统PID
控制器的具有超调量小
、
上升时间快、稳定性好的优
3
。
关键词：分数阶PLD;自适应；
误差反向传播神经网络;参数整定
中图分类号:TP273 文章编号
：
％005-9830(
202%)
04-0515-06
DOI： 10.1417^^/.cnki.C2-%397n.2021.45.04.017
Fractional order PI!
D
control
based
on
neerai network
optimization algorithm
Xic Lingling，Qin Long(School of
EWctUcal
Engineecng
，Guangoi Un—wsity，Nanning 530004，China)
Abstract: To solve the problems of poor control eWect of tradiUonal PID controller and the complex
paameters of —actional order PI%D conWoller，a —actional order PI%D" conWoller based on back
神经网络算法原理
神经网络算法原理神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它可以用来识别模式、分类数据、进行预测等。
神经网络算法的原理主要包括神经元、权重、激活函数和反向传播等几个方面。
首先，神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号并产生输出。
神经元的输入经过加权求和后，通过激活函数进行非线性变换，最终输出到下一层神经元。
神经网络中的每个神经元都有一个权重，它决定了输入信号的重要性，通过不断调整权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的映射关系。
其次，激活函数是神经元的输出函数，它将加权求和的结果映射到一个非线性的范围内。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等，它们能够引入非线性因素，提高神经网络的表达能力。
另外，反向传播是神经网络学习的关键算法，它通过计算损失函数对权重的偏导数，然后利用梯度下降的方法不断调整权重，使得损失函数最小化。
通过反向传播算法，神经网络可以不断地优化权重，提高模型的准确性和泛化能力。
总的来说，神经网络算法原理包括神经元、权重、激活函数和反向传播等几个方面，它们共同作用于神经网络的学习和预测过程中。
神经网络算法通过不断地调整权重和优化模型参数，能够逐渐学习到输入和输出之间的映射关系，实现对复杂数据的分类和预测。
在实际应用中，神经网络算法已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，取得了许多成功的案例。
随着计算机硬件的不断进步和神经网络算法的不断优化，相信神经网络算法将在未来发挥越来越重要的作用，为人工智能的发展提供强大的支持。
总的来说，神经网络算法原理是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它通过神经元、权重、激活函数和反向传播等几个方面的原理，实现对复杂数据的分类和预测。
神经网络算法已经在许多领域取得了成功的应用，并且在人工智能发展中发挥着越来越重要的作用。
深度神经网络优化训练策略提升效果
深度神经网络优化训练策略提升效果摘要：深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）已成为计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域的核心技术。
然而，由于DNN模型的复杂性和参数量的巨大，其训练过程需要消耗大量时间和计算资源。
为了提高训练效果和减少资源消耗，研究人员提出了多种优化训练策略。
本文将探讨一些重要的策略，并介绍它们在提升深度神经网络训练效果方面的应用。
1. 数据增强数据增强是一种常见的训练策略，通过对原始数据进行变换和扩充，从而增加训练样本的多样性，提高模型的泛化能力。
常用的数据增强方法包括旋转、翻转、缩放和裁剪等。
此外，利用生成对抗网络（GANs）生成合成数据也被广泛应用于数据增强。
数据增强能够有效增加训练数据量，减轻过拟合问题，提升模型性能。
2. 正则化正则化是一种经典的训练策略，通过添加正则化项限制模型参数的大小，避免过度拟合。
常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
L1正则化可以使得部分参数变为0，达到特征选择的效果，而L2正则化会使得参数均衡分布。
正则化能够有效控制模型的复杂度，并提高模型的泛化能力。
3. 批归一化批归一化是一种广泛应用于深度神经网络的优化策略。
批归一化是在训练过程中对每个输入批次进行规范化，使得网络层输出具有相似的分布。
这样可以加速网络的收敛速度，有助于避免梯度消失和梯度爆炸问题。
批归一化还可以提高模型容错性，减轻对初始参数的敏感性，提升模型的训练效果。
4. 学习率调度学习率调度是一种调整模型学习率的方法，可以提高模型的收敛速度和准确率。
常见的学习率调度方法包括固定学习率、指数衰减学习率和余弦退化学习率等。
其中，指数衰减学习率通过指数函数减小学习率，能够较好地平衡训练的速度和准确度。
余弦退化学习率模拟了余弦函数的变化规律，能够提高网络的泛化能力。
5. 权重初始化权重初始化是深度神经网络中非常重要的一步。
良好的初始化方法可以加速模型的收敛，并避免梯度消失和梯度爆炸问题。