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神经网络详细介绍及实例分析课件.ppt

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神经网络详细介绍及实例分析课件.ppt

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BP神经网络详述及应用分析
基本思想
学****算法
实例分析
网络模型
1
2
3
4
基本思想
1
BP神经网络
BP算法的基本思想:学****过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
输入信号由输入层经过隐含层传向输出层,在输出层产生
输出信号,这是工作信号的正向传播。在信号的向前传
递过程中各层的权值是固定不变的。每一层神经元的状态
只影响到下一层神经元的状态。如果在输出层得到实际
输出不同于期望输出,则转入误差信号反向传播。
网络的实际输出与期望输出之间的差值即为误差信号。误差
信号由输出层逐层向前传播,这是误差信号的反向传播。在
反向传播过程中,网络的权值由误差反馈进行调节,通过权
值的不断修正使得网络的实际输出更加接近期望输出。
工作信号的正向传播和误差信号的反向传播的各层权值调节过程,是周而复始进行的。权值不断调节的过程也是网络的学****训练过程。直到网络输出误差减小到可接受的范围内,或者迭代次数达到预定的次数为止。
网络模型
2
BP神经网络
一般将单隐层前馈网称为三层前馈网,即包括输入层、隐含层、输出层。
网络模型
2
BP神经网络
输入层输入向量:
隐含层各神经元输入:
隐含层各神经元输出:
(j=1,2,...,m),netj表示隐含层第j个神经元的输入
yj表示隐含层第j个神经元的输出
(k=1,2,...,l),netk表示输出层第k个神经元的输入
Ok表示输出层第k个神经元的输出
输出层各神经元输入:
输出层各神经元输出:
隐含层输出向量:
输出层输出向量:
输出层期望输出向量:
f(x)函数一般设为sigmoid函数
学****算法
3
BP神经网络
3
经过上面两个公式,可以得到每层权值的改变量,从而更新整个网络的所有权值。
学****算法
再由输入层重新向后传播,得到实际输出,再与期望输出相比较。若已达到误差函数要求的精度,则停止迭代;若没达到,则继续计算各层权值的改变量,更新权值,反复进行,直到满足要求。
BP神经网络在图像压缩中的应用
4
BP神经网络
BP神经网络在图像压缩中的应用
4
BP神经网络
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