bp算法的实现(适合普通BP算法和改进型BP[带缓冲项]算法)
标题与描述概述的知识点主要涉及BP(Back Propagation)算法及其改进版本——带有缓冲项的BP算法。BP算法是神经网络领域中一种重要的监督学习算法,主要用于训练多层前馈神经网络。它通过反向传播误差来调整网络中的权重,从而最小化网络输出与实际目标值之间的差异。 在给定的部分内容中,我们看到了一系列的关键结构和变量定义,这有助于理解BP算法的核心组成。以下是基于这些信息详细解释的关键知识点: ### 1. BP算法的基本结构 BP算法主要包括以下几个关键部分: - **输入层**(Input Layer):由`IN`个神经元组成,这里是3个神经元。 - **隐藏层**(Hidden Layer):由`HN`个神经元组成,这里是2个神经元。 - **输出层**(Output Layer):由`ON`个神经元组成,这里是1个神经元。 ### 2. 变量定义与初始化 - `P[IN]`:存储输入层的数据。 - `T[ON]`:存储期望输出(即教师信号)。 - `W[HN][IN]`:表示隐藏层到输入层的权重矩阵。 - `V[ON][HN]`:表示输出层到隐藏层的权重矩阵。 - `X[HN]`、`Y[ON]`、`H[HN]` 和 `O[ON]`:分别代表隐藏层和输出层的净输入和激活输出。 - `YU_HN[HN]` 和 `YU_ON[ON]`:用于存储误差项。 - `err_m[N]`:存储每次迭代的平均误差。 - `a` 和 `b`:学习率参数,控制权重更新的速度。 - `alpha`:动量项参数,用于改进BP算法,使训练过程更加稳定,减少振荡。 - `d_err[ON]` 和 `e_err[HN]`:分别表示输出层和隐藏层的误差项。 ### 3. 数据读取与处理 程序通过函数`GetTrainingData()`从文件`sample.txt`中读取训练数据。这部分代码展示了如何在C语言中打开文件、读取数据,并将其分配给相应的结构体变量,以便于后续的算法计算。训练数据结构包含输入数据和对应的期望输出,这对BP算法的学习过程至关重要。 ### 4. BP算法流程 BP算法的流程可以分为两个阶段:前向传播和反向传播。 - **前向传播**:从输入层到输出层,计算每个神经元的加权输入和激活输出。 - **反向传播**:从输出层回传至输入层,计算误差并根据误差更新权重。 改进型BP算法通过引入缓冲项(即动量项`alpha`),可以使学习过程更平滑,避免局部极小值问题,提高模型的泛化能力。 ### 5. 算法的终止条件 程序设置了一个上限,即BP算法最多可以进行200000次学习。超过这个次数,程序将自动停止,防止因错误导致的无限循环。 BP算法及其改进版本是神经网络训练的重要工具,通过调整权重使网络输出逐渐逼近目标值,从而实现对复杂函数的拟合和分类任务的解决。
//训练样本大概是这些(每组前三个为in样本数据 后面为out结果):
//0 0 0 0.9
//0 0 1 0.1
//0 1 0 0.1
//0 1 1 0.9
//1 0 0 0.1
//1 0 1 0.9
//1 1 0 0.9
//1 1 1 0.1
测试样本可以自己试试这些数据
//0 0.1 0.9(期望:0.1)
//0.9 0.9 0.1(期望0.9)
-----------------------------------------分割线-----------------------------------------
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#include "conio.h"
#include "stdio.h"
#include "time.h"
#define N 8 /*学习样本个数(测试样本个数)*/
#define IN 3 /*输入层神经元数目*/
#define HN 2 /*隐层神经元数目*/
#define ON 1 /*输出层神经元数目*/
float P[IN]; /*单个样本输入数据*/
float T[ON]; /*单个样本教师数据*/
float V[ON][HN]; /*隐层至输出层权值*/
float X[HN]; /*隐层的输入*/
float Y[ON]; /*输出层的输入*/
float H[HN]; /*隐层的输出*/
float O[ON]; /*输出层的输出*/
float YU_HN[HN]; /*隐层的阈值*/
float YU_ON[ON]; /*输出层的阈值*/
float err_m[N]; /*第m个样本的总误差*/
float a; /*输出层至隐层学习效率*/
float b; /*隐层至输入层学习效率*/
float alpha; /*/动量因子,改进型bp算法使用*/
float d_err[ON];/*δk*/
float e_err[HN];/*δj*/
FILE *fp;
/*定义一个放学习样本的结构*/
struct {
float input[IN];
float teach[ON];
}Study_Data[N];
/*定义一个放测试样本的结构*/
struct {
float input[IN];
float expect[ON];
}Test_Data[N];
/*改进型bp算法用来保存每次计算的权值*/
float old_W[HN][IN];
float old_V[ON][HN];
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