通信与网络中的神经网络预测编码器的设计及应用

1 BP网络结构及其算法 　　反向传播算法又称误差后向传播算法(Error Back Propagation Algorithm)，它是用来训练多层前馈网络的一种学习算法。是一种有监督的学习算法。通常称用误差反向传播算法训练的网络叫BP网络。如图1所示，该BP网络具有一个输入层，两个隐含层(也称中间层)和一个输出层组成，各层之间实行全连接。BP神经网络的隐含层通常具有多个，其传输函数常常采用sigmoid函数，而输入输出层则采用线性传输函数。 　　误差反向传播算法的主要思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段(正向传播过程)，给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际 《通信与网络中的神经网络预测编码器的设计及应用》 在通信与网络领域，神经网络预测编码器的应用已经成为一种高效的数据处理技术。这种技术利用神经网络的非线性建模能力，对数据进行预测和编码，从而提高通信系统的效率和质量。其中，反向传播（BP）神经网络是最常见的一种模型。 反向传播算法，即误差后向传播算法，是训练多层前馈神经网络的关键算法。这种有监督学习算法通过两个阶段进行：正向传播和反向传播。在正向传播过程中，输入信息逐层传递，计算每个神经元的输出值。而在反向传播阶段，如果网络的输出与预期不符，将根据误差逐层调整权重，以减小输出层的误差。误差反向传播算法通常采用均方误差作为性能函数，以衡量预测的准确度。 在设计神经网络预测编码器时，需要考虑网络的结构，包括层数和节点数。根据Kolmogorov定理，一个隐含层的网络足以逼近任何连续函数，但为了处理非连续函数，可能需要两个隐含层。在本案例中，选择了两个隐含层的BP网络结构，一个输入层和一个输出层，以适应复杂的预测任务。 节点数的选择依赖于实际问题的特性。对于图像处理，通常会利用相邻像素的关联性来进行预测。例如，在本文提出的预测器中，选取了当前像素周围9个像素作为输入，利用它们来预测当前像素的值，同时考虑到色度信息的连续性。因此，输入层有9个神经元，输出层有1个神经元。 网络的隐含层节点数可以通过多种方法确定，如几何金字塔规则，即从输入层到输出层，节点数逐渐减少。在实验中，第一隐含层选择了9个节点，第二隐含层选择了6个节点，形成一个适应预测任务的网络结构。 传输函数的选择对神经网络的性能至关重要。在图像处理中，非线性传输函数如sigmoid函数更为常用，因为它能够更好地处理非线性特征。sigmoid函数的动态范围在[0, 1]之间，且可微，有利于反向传播过程中的权重更新。此外，还可以通过动态调整阈值和温度系数，如Tawel等人提出的改进方法，以优化sigmoid函数的表现。 权重和阈值的初始化也是神经网络训练的重要步骤。这可以通过随机初始化、逐步搜索法或基于Nguyen-Widrow算法等方法来完成。合理的初始化可以帮助网络更快地收敛到最优状态。 神经网络预测编码器在通信与网络中的应用，结合反向传播算法和适当的网络结构设计，可以有效地预测和编码数据，提高通信效率。通过不断优化网络参数，可以进一步提升预测的准确性和系统的整体性能。