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论文研究-基于AutoEncoder的BP神经网络改进 .pdf 评分

基于AutoEncoder的BP神经网络改进,李森林,邓小武,深度学习模型AutoEncoder可以从无标签数据中自动学习数据特征,假定网络输入与输出相同,通过优化模型训练得到的权重作为神经网络初�
国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn (5)反向传播调整网络的各个连接权值 70 =(1-))——输出层连安权调整公式 -隐层连接权调整公式 (6)让tH→t,取出另一组样本重复(2)-(5),直到N组输入输出样本的误差 达到要求时为止 75 以上的BP网终结构训练中存在问题 输入层隐减层 输出层 (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差 校正信号越来越小 (2)收敛到局部最小值,随机值初始化会导 致这种情况的发生 (3)只能用有标签的数据来训练:对大部分 的没标签数据无能为力,与大脑可以从没有标签的 ∠么 的数据中学习不相符 实际应用中,BP网络一般是三层网络,如图3 所示,由于风险函数是非凸目标代价函数和随机初 图3BP网络结构 Fig3 bp network 85始化参数导致局部极小,一般训练效果很不理想 基于 的算法改进 针对BP神经网络中,随机初始化参数导致局部极小的缺点,引入深度学习 AutoEncod er模型如图4所示,米初始化网络权重参数。接着釆用反向传攉BP算汯进行分类。 选取数据样本x作为输入层特征输入,通过隐含层提取特征f,如图4所示,输出是对 ∞0输入的一种重构,隐含层就是输入的一和特征表示,且获得了学习参数。将输出层去掉,剩 下的前两层作为实验中改进BP神经网络的前两层。同样,用图4网络中自编码得到的特征 表示作为输入,构建新的三层BP网终,学刁新的特征表示和参数。再此将输岀层去掉,将 此前的两个过程结合起来加上分类器。这样就构成了具有初始化参数的BP网络结构如图5 所示 100 习、f +1 F Output Features 05 图4特征提取 图5已初始化参数网络结构 Fig 4 feature extraction Fig 5 Network with arguments 3 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 实验中通过对BP算法编程,实现了对太阳黑了的预测。实验数据如表1所示。 表1太阳黑子数据表 太阳黑子规范化数据序列 0.2458 0.1831 0.0575 0.0262 0.0837 0.1778 0.3661 0.4236 0.5805 0.5282 0.3818 0.2092 0.1046 0.0837 0.0262 0.0575 0.1151 0.2092 0.3138 0.4231 0.4362 0.2495 0.2500 0.1606 0.0638 0.0502 0.0534 0.1700 0.2489 0.2824 0.3290 0.4493 0.3201 0.2359 0.19044 0.1093 0.0596 0.1977 0.3651 0.5549 0.5272 0.4268 0.3478 0.1820 0.1600 0.0366 0.1036 08075 0.6585 0.4435 0.3562 0.2014 0.1192 0.0534 0.1260 0.4336 0.6904 0.6846 0.6177 0.4702 0.3483 0.3138 0.2453 0.2144 0.1114 0.0837 0.0335 0.0214 0.0356 0.0758 0.1778 0.2354 0.2254 0.2484 0.2207 0.1470 0.0528 l10 120 4 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 125 表2给出了改进BP算法和标准BP算法对太阳黑子测试数据的预测结果,可以看出采 用 AutoEncoder自编码方法初始化参数,能较好的克服随机初始化参数导致的缺点,实验结 果比较理想 表2改进BP算法与标准BP算法预测结果 实际数据 改进bp算法 标准BP算法 0.327 0.344 0.343 0.258 0.241 0.205 0.217 0.163 0.137 0.143 0. 0.148 0.164 0.220 0.251 0.298 0.292 0.427 0.495 0.471 0.606 0.545 0.627 0.664 0.544 0.541 0.571 0.540 0.534 0.426 0.380 0.407 0.327 0.390 0.297 0.245 0.260 0.273 0.182 0.245 0.18 0.156 0.165 0.164 0.165 0.754 0.629 0.378 结论 130 目前深度学习作为最热的研究领域之¨,其采用自动无监督特征学习,模拟人类大脑 的思维特性,还需要大量的研究,包括深度模型,算法速度以及应用。本文利用深度学习的 Δ autOencoder模型初始化BP网络参数,改进BP袢经网络,并进行了编程实现。实验证明改 进的BP算法比传统的BP算法训练速度快,并能很好的解决局部极小点问题。 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 135 参考文献 [1]黄希敏等,改进PSO算法优化BP神经阒络权值算法研究[J.环球市场信息导报,2012.,37(6)50-53. 「21索胜军等几种改进BP算法的性能比较J哈尔滨建筑大学学报,2000.341:3-35. [3] Zouxy. Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列[EBOL] [4]http://blog.csdn.net/zouxy0/article/details/87754881,2003-04-09 140 Marvin521. Dccp Learning(深度学习)原理与实现[EBOL] l5」耿小庆,和金生,于宝琴.几种改过BP算法及其在应用中的比较分析计算机程与应 用,200743(33243-245

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