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BP神经网络模型与学习算法

神经网络模型

学习算法

4星 · 超过85%的资源需积分: 16 10 下载量 160 浏览量 2010-08-24 20:18:05 上传评论收藏 850KB PPT 举报

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是经过MATLAB的高手总结并制作的ppt,包括了BP神经网络的操作和设计步骤。

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2.4 BP 神经网络模型与学习算法

概述



Rumelhart ， McClelland 于 1985 年提出了 BP 网络的误

差反向后传 BP(Back Propagation) 学习算法



BP 算法基本原理



利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，

再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反

传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。

J. McClelland

David Rum

elhart

2.4.1 BP 神经网络模型



三层 BP 网络

2.4.1 BP 神经网络模型



激活函数



必须处处可导

一般都使用 S 型函数



使用 S 型激活函数时 BP 网络输入与输出关系



输入



输出

1 1 2 2

...

n n

net x w x w x w   

f ( )

1 e

net

y net



 



2.4.1 BP 神经网络模型



输出的导数

1 1

f '( ) (1 )

1 e (1 e )

-net net

net y y



   

 



根据 S 型激活函数的图形可知 , 对神经网络进行训练，应该将 net 的

值尽量控制在收敛比较快的范围内

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代码决定一切

2012-09-12

还算可以，主要内容还来自于国外的资料。
pengh_ts

2013-03-04

国外的资料。

jojosun84123

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