标准BP算法及改进的BP算法PPT学习教案.pptx

BP算法及改进的BP算法PPT学习教案 BP算法是基于梯度下降法，通过计算目标函数对网络权值和阈值的梯度进行修正。标准BP算法的基本公式为：X(k + 1 ) = X(k) - µΔF( X(K) )，其中X(K)为由网络所有权值和阈值所形成的向量，µ为学习速率，ΔF( X(K) )为目标函数的梯度。 标准BP算法虽然原理简单，实现方便，但由于训练过程中为一较小的常数，因而存在收敛速度慢和局部极小的问题。对复杂问题，训练过程需迭代几千、几万次才能收敛到期望的精度。因此，标准的BP网络在很大程度上表现出它的不实用性，特别是对实时性很强的系统。 为此就有了各种改进算法。例如，附加动量法使网络在修正权值时不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响。附加动量法的公式为：X( K+1 ) = Mc( X(K) – X(K – 1) ) – (1 - Mc)µΔF(X(K))，其中0 <= Mc <= 1为动量因子。 附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响通过一个动量因子来传递。当动量因子的取值为零时，权值的变化仅是根据梯度下降法产生的。当动量因子的取值为 1 时，新的权值变化为最后一次权值的变化，而依梯度法产生的变化部分则被忽略掉了。 通过增加了动量项后，促使权值的调节向着误差曲面底部的平均方向变化。可在一定程度上解决局部极小问题，但收敛速度仍然很慢。 在BP算法的实际应用中，需要根据具体的问题选择合适的学习算法和参数设置。例如，在很多情况下，标准BP算法已经不能满足实际需求，而需要使用改进的BP算法来提高收敛速度和网络的泛化能力。 此外，BP算法还需要与其他机器学习技术结合使用，例如正则化、批标准化、dropout等技术。通过这些技术的结合，可以提高BP算法的泛化能力和收敛速度，实现更好的学习效果。 BP算法及改进的BP算法是机器学习领域中非常重要的技术，具有广泛的应用前景。但是，需要根据具体的问题选择合适的学习算法和参数设置，并与其他机器学习技术结合使用，才能发挥BP算法的最大潜力。