实验二多层前向网络应用于字符识别整理.pdf

实验二的目的是让学生深入理解多层前向网络的工作机制，并掌握其在字符识别中的应用，同时熟悉反向传播（BP）算法的实现和神经网络工具箱的使用。实验主要涉及以下知识点： 1. **多层前向网络**： - **前向网络**：这种网络通过一系列的线性加权和非线性转换实现复杂的数据映射，其结构自输入层到输出层的单向传播而得名。网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。 - **单隐层前向网络**：最简单的多层网络，仅有一个隐藏层，用于捕获数据的主要特征。 - **一般层结构**：网络中每个层的结构可以表示为权重矩阵和激活函数的组合。 2. **激活函数**： - 在实验中，激活函数可能采用Sigmoid函数，它在输出层用于函数逼近，具有平滑且连续的导数，便于BP算法的梯度计算。 3. **BP算法**： - **初始化**：随机选取权重和阈值，以避免节点饱和，减少迭代次数。 - **前向计算**：输入信号通过网络层层传递，计算每个神经元的输出。 - **后向计算**：计算误差并反向传播，更新权重和阈值。 - **更新权值和阈值**：根据误差反向传播的梯度进行调整，动量BP算法引入了低通滤波器的概念，有助于加速收敛。 4. **网络结构选择**： - **层数**：通常，单隐层网络用于基础问题，双隐层网络则能学习更复杂的特征。 - **神经元数量**：过多的神经元可能导致过拟合，减少泛化能力。理想的神经元数量应使网络尽可能小，同时能有效处理任务。 5. **防止过拟合策略**： - **交叉验证**：通过数据划分，评估不同神经元数量下的泛化性能，选择最优的网络结构。 - **验证集**：在训练过程中监控网络性能，避免过拟合。 6. **学习率选择**： - 学习率决定了权重更新的速度，太小可能导致慢速收敛，太大则可能引起震荡或不收敛。 7. **训练停止准则**： - 当训练误差和验证误差之间的差异增大时，表明过拟合可能发生，应停止训练。 8. **模式分类**： - 输出层通常使用Sigmoid函数，以产生连续的输出，适用于多分类问题。 - 分类决策基于输出层最大值对应的类别。 9. **动量BP算法**： - 引入了动量项，类似于低通滤波器，可以加速收敛过程，减少局部最小值的影响。 实验通过多层前向网络和BP算法，旨在教授学生如何处理字符识别任务，同时涵盖网络设计、训练策略以及防止过拟合的技巧。通过实践，学生可以深入理解神经网络的内在工作原理，并掌握其在实际问题中的应用。