神经网络流程图
神经网络-(6)BP网络54页PPT
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29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
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30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来Hale Waihona Puke 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
神经网络-(6)BP网络
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26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
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27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
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28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
神经网络训练流程表
神经网络训练流程表1. 数据准备
- 收集和清理数据
- 划分数据集(训练集、验证集、测试集)
- 数据预处理(标准化、编码等)
2. 定义网络架构
- 选择网络类型(全连接网络、卷积网络等)
- 确定网络层数和每层的神经元数量
- 选择激活函数(ReLU、Sigmoid等)
3. 构建模型
- 定义网络结构(输入层、隐藏层、输出层)
- 初始化权重和偏置
- 选择损失函数(交叉熵、均方误差等)
- 选择优化器(SGD、Adam等)
4. 训练模型
- 设置训练参数(批大小、学习率、epochs等) - 迭代训练
- 前向传播
- 计算损失
- 反向传播
- 更新权重和偏置
- 监控训练过程(损失曲线、准确率等)
- 保存模型权重
5. 模型评估
- 在验证集或测试集上评估模型性能
- 计算评估指标(准确率、精确率、召回率等)
6. 模型调整(可选)
- 根据评估结果调整模型
- 调整网络架构
- 修改超参数
- 增加训练数据
- 重复训练和评估步骤
7. 模型部署
- 将训练好的模型导出
- 在生产环境中部署模型。
【课件】神经网络——BP算法精品版
0.05 0.5
初始化
加输入和期望输出 计算隐层和输出层的输出
调节输出层和隐层的连接权值
wkoj
(t
1)
wkoj
(t )
O o k
pk pj
wkhj
(t
1)
whji
第7章 7.2 典型神经网络--BP
反向传播网络
Back—Propagation Network，
由于其权值的调整采用反向传播 （Backpropagation）的学习算法， 因此被称为BP网络。
BP网络
是一种单向传播的多层前向网络 其神经元的变换函数是S型函数，
因此输出量为0到1之间的连续量 它可以对非线性可微分函数进行
4)再次计算权值修正后误差平方和：
5)检查误差是否小于给定误差，若是，训练 结束；否则继续。
以上所有的学习规则与训练的全过程，仍然可以用 函数trainbp.m来完成。它的使用同样只需要定义 有关参数：显示间隔次数，最大循环次数，目标误 差，以及学习速率，而调用后返回训练后权值，循 环总数和最终误差：
的
感知机网络利用输出误差只能
修改最后一层的权值
而BP网络实现了多层学习，每一 层的权值均可训练学习修改。
BP学习规则
BP算法属于δ算法，是一种 监督式的学习算法。
其主要思想为： 对于q个输入学习样本：
P1，P2，……Pq， 已知与其对应的输出样本为：
T1，T2，……Tq。 学习的目的：
是用网络的实际输出A1，A2，……Aq与目标 矢量T1，T2，……Tq之间的误差来修改其权值 使Al (l＝l，2…，q)与期望的Tl尽可能地接近； 即：
BP神经网络基本原理与应用PPT
BP神经网络的学习
• 网络结构 – 输入层有n个神经元，隐含层有q个神经元, 输出层有m个神经元
BP神经网络的学习
– 输入层与中间层的连接权值: wih
– 隐含层与输出层的连接权值: – 隐含层各神经元的阈值: bh
who
– 输出层各神经元的阈值: bo
– 样本数据个数: k 1,2, m
– 激活函数:
(二)误差梯度下降法
求函数J(a)极小值的问题，可以选择任意初始点a0,从a0出发沿着负 梯度方向走，可使得J(a)下降最快。 s(0)：点a0的搜索方向。
BP神经网络的学习
(三) BP算法调整，输出层的权值调整
直观解释
当误差对权值的 偏导数大于零时，权 值调整量为负，实际 输出大于期望输出， 权值向减少方向调整， 使得实际输出与期望 输出的差减少。当误 差对权值的偏导数小 于零时，权值调整量 为正，实际输出少于 期望输出，权值向增 大方向调整，使得实 际输出与期望输出的 差减少。
❖ 众多神经元之间组合形成神经网络，例如下图 的含有中间层（隐层）的网络
人工神经网络（ANN）
c
k l
c
k j
cqk
… … c1 Wp1
W1j cj Wpj
W1q cq
输出层LC
W11 Wi1
Wij
Wiq Wpq W
… b1 Vn1
Vh1 V11
V1i bi Vhi
… Vni
V1p bp Vhp Vnp
BP神经网络的学习
(三) BP算法调整，输出层的权值调整
式中： —学习率 最终形式为：
BP神经网络的学习
(三) BP算法调整，隐藏层的权值调整
隐层各神经元的权值调整公式为：
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
BP神经网络——从原理到应用
1 BP神经网络概念首先从名称中可以看出，Bp神经网络可以分为两个部分，bp和神经网络。
bp是Back Propagation 的简写，意思是反向传播。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
其主要的特点是：信号是正向传播的，而误差是反向传播的。
举一个例子，某厂商生产一种产品，投放到市场之后得到了消费者的反馈，根据消费者的反馈，厂商对产品进一步升级，优化，一直循环往复，直到实现最终目的——生产出让消费者更满意的产品。
产品投放就是“信号前向传播”，消费者的反馈就是“误差反向传播”。
这就是BP 神经网络的核心。
2 算法流程图3 神经元模型每个神经元都接受来自其它神经元的输入信号，每个信号都通过一个带有权重的连接传递，神经元把这些信号加起来得到一个总输入值，然后将总输入值与神经元的阈值进行对比（模拟阈值电位），然后通过一个“激活函数”处理得到最终的输出（模拟细胞的激活），这个输出又会作为之后神经元的输入一层一层传递下去。
4 激活函数：( θ)引入激活函数的目的是在模型中引入非线性。
如果没有激活函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），那么无论你的神经网络有多少层，最终都是一个线性映射，那么网络的逼近能力就相当有限，单纯的线性映射无法解决线性不可分问题。
正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络表达能力就更加强大BP神经网络算法常用的激活函数：1）Sigmoid（logistic），也称为S型生长曲线，函数在用于分类器时，效果更好。
2）Tanh函数（双曲正切函数），解决了logistic中心不为0的缺点，但依旧有梯度易消失的缺点。
3）relu函数是一个通用的激活函数，针对Sigmoid函数和tanh的缺点进行改进的，目前在大多数情况下使用。
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图1。1神经网络综合优化算法流程图
输入层隐层输出层
图1.2神经网络结构图