bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自學(xué)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要有什么基礎(chǔ))

1.自學(xué)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要有什么基礎(chǔ)

簡(jiǎn)介：BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。

BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層（hide layer）和輸出層（output layer） 摘 要：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上提出的，是通過(guò)任意選定一組權(quán)值，將給定的目標(biāo)輸出直接作為線(xiàn)性方程的代數(shù)和來(lái)建立線(xiàn)性方程組，解得待求權(quán)，不存在傳統(tǒng)方法的局部極小及收斂速度慢的問(wèn)題，且更易理解。 關(guān)鍵詞：固定權(quán)值；gauss消元法；BP算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks,ANN）系統(tǒng)是20世紀(jì)40年代后出現(xiàn)的，它是由眾多的神經(jīng)元可調(diào)的連接權(quán)值連接而成，具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲(chǔ)、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn)，在信息處理、模式識(shí)別、智能控制及系統(tǒng)建模等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

尤其誤差反向傳播算法（Error Back-propagation Training，簡(jiǎn)稱(chēng)BP網(wǎng)絡(luò)）可以逼近任意連續(xù)函數(shù)，具有很強(qiáng)的非線(xiàn)性映射能力，而且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設(shè)定，靈活性很大，所以它在許多應(yīng)用領(lǐng)域中起到重要作用。近年來(lái)，為了解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、不能保證收斂到全局最小點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)的中間層及它的單元數(shù)選取無(wú)理論指導(dǎo)及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和記憶的不穩(wěn)定性等缺陷，提出了許多改進(jìn)算法。

1 傳統(tǒng)的BP算法簡(jiǎn)述 BP算法是一種有監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法，其主要思想是：輸入學(xué)習(xí)樣本，使用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差進(jìn)行反復(fù)的調(diào)整訓(xùn)練，使輸出的向量與期望向量盡可能地接近，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和小于指定的誤差時(shí)訓(xùn)練完成，保存網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差。具體步驟如下： （1）初始化，隨機(jī)給定各連接權(quán)[w],[v]及閥值θi,rt。

(2)由給定的輸入輸出模式對(duì)計(jì)算隱層、輸出層各單元輸出 bj=f（■wijai-θj） ct=f（■vjtbj-rt） 式中：bj為隱層第j個(gè)神經(jīng)元實(shí)際輸出；ct為輸出層第t個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出；wij為輸入層至隱層的連接權(quán)；vjt為隱層至輸出層的連接權(quán)。 dtk=(ytk-ct)ct(1-ct) ejk=[■dtvjt] bj(1-bj) 式中：dtk為輸出層的校正誤差；ejk為隱層的校正誤差。

（3）計(jì)算新的連接權(quán)及閥值，計(jì)算公式如下： vjt(n+1)=vjt(n)+琢dtkbj wij(n+1)=wij(n)+茁ejkaik rt(n+1)=rt(n)+琢dtk θj(n+1)=θj(n)+茁ejk 式中：琢，茁為學(xué)習(xí)系數(shù)（0。

2.什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。

其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層可擴(kuò)展為多層。相鄰層之間各神經(jīng)元進(jìn)行全連接，而每層各神經(jīng)元之間無(wú)連接，網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)一對(duì)學(xué)習(xí)模式提供給網(wǎng)絡(luò)后，各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)產(chǎn)生連接權(quán)值（Weight）。

然后按減小希望輸出與實(shí)際輸出誤差的方向，從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接權(quán)，回到輸入層。此過(guò)程反復(fù)交替進(jìn)行，直至網(wǎng)絡(luò)的全局誤差趨向給定的極小值，即完成學(xué)習(xí)的過(guò)程。

找個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，如NeuroSolutions或邁實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，邊操作邊學(xué)習(xí)，會(huì)更好的理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層（hidden layer）和輸出層（output layer）。

4.什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP算法的基本思想是：學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)正向傳播與誤差的反向回傳兩個(gè)部分組成；正向傳播時(shí)，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調(diào)整信號(hào)逐層反向回傳，對(duì)神經(jīng)元之間的連接權(quán)矩陣做出處理，使誤差減小。經(jīng)反復(fù)學(xué)習(xí)，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：

1、從訓(xùn)練集中取出某一樣本，把信息輸入網(wǎng)絡(luò)中。

2、通過(guò)各節(jié)點(diǎn)間的連接情況正向逐層處理后，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出。

3、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與期望輸出的誤差。

4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，并按一定原則將誤差信號(hào)加載到連接權(quán)值上，使整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值向誤差減小的方向轉(zhuǎn)化。

5、対訓(xùn)練集中每一個(gè)輸入—輸出樣本對(duì)重復(fù)以上步驟，直到整個(gè)訓(xùn)練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

5.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理的BP什么意思

Back PropagationBP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過(guò)程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。

輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來(lái)自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層（隱含層）可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過(guò)程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很多種，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用。

6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性

思維學(xué)普遍認(rèn)為，人類(lèi)大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。

邏輯性的思維是指根據(jù)邏輯規(guī)則進(jìn)行推理的過(guò)程；它先將信息化成概念，并用符號(hào)表示，然后，根據(jù)符號(hào)運(yùn)算按串行模式進(jìn)行邏輯推理；這一過(guò)程可以寫(xiě)成串行的指令，讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲(chǔ)的信息綜合起來(lái)，結(jié)果是忽然間產(chǎn)生想法或解決問(wèn)題的辦法。這種思維方式的根本之點(diǎn)在于以下兩點(diǎn)：1.信息是通過(guò)神經(jīng)元上的興奮模式分布儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)上；2.信息處理是通過(guò)神經(jīng)元之間同時(shí)相互作用的動(dòng)態(tài)過(guò)程來(lái)完成的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有初步的自適應(yīng)與自組織能力。在學(xué)習(xí)或訓(xùn)練過(guò)程中改變突觸權(quán)重值，以適應(yīng)周?chē)h(huán)境的要求。同一網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習(xí)方式及內(nèi)容不同可具有不同的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)，可以發(fā)展知識(shí)，以致超過(guò)設(shè)計(jì)者原有的知識(shí)水平。通常，它的學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式可分為兩種，一種是有監(jiān)督或稱(chēng)有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，這時(shí)利用給定的樣本標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)或模仿；另一種是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或稱(chēng)無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)，這時(shí)，只規(guī)定學(xué)習(xí)方式或某些規(guī)則，則具體的學(xué)習(xí)內(nèi)容隨系統(tǒng)所處環(huán)境 （即輸入信號(hào)情況）而異，系統(tǒng)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征和規(guī)律性，具有更近似人腦的功能。

7.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的第二種方式。這是一個(gè)非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理。雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡(jiǎn)單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實(shí)現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后才能工作。現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)手寫(xiě)“A”、“B”兩個(gè)字母的識(shí)別為例進(jìn)行說(shuō)明，規(guī)定當(dāng)“A”輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)該輸出“1”，而當(dāng)輸入為“B”時(shí)，輸出為“0”。

所以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)則應(yīng)該是：如果網(wǎng)絡(luò)作出錯(cuò)誤的的判決，則通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯(cuò)誤的可能性。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予（0,1）區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將“A”所對(duì)應(yīng)的圖象模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門(mén)限比較、再進(jìn)行非線(xiàn)性運(yùn)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說(shuō)是完全隨機(jī)的。這時(shí)如果輸出為“1”（結(jié)果正確），則使連接權(quán)值增大，以便使網(wǎng)絡(luò)再次遇到“A”模式輸入時(shí)，仍然能作出正確的判斷。

如果輸出為“0”（即結(jié)果錯(cuò)誤），則把網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值朝著減小綜合輸入加權(quán)值的方向調(diào)整，其目的在于使網(wǎng)絡(luò)下次再遇到“A”模式輸入時(shí)，減小犯同樣錯(cuò)誤的可能性。如此操作調(diào)整，當(dāng)給網(wǎng)絡(luò)輪番輸入若干個(gè)手寫(xiě)字母“A”、“B”后，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)按以上學(xué)習(xí)方法進(jìn)行若干次學(xué)習(xí)后，網(wǎng)絡(luò)判斷的正確率將大大提高。這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)對(duì)這兩個(gè)模式的學(xué)習(xí)已經(jīng)獲得了成功，它已將這兩個(gè)模式分布地記憶在網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)連接權(quán)值上。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)再次遇到其中任何一個(gè)模式時(shí)，能夠作出迅速、準(zhǔn)確的判斷和識(shí)別。一般說(shuō)來(lái)，網(wǎng)絡(luò)中所含的神經(jīng)元個(gè)數(shù)越多，則它能記憶、識(shí)別的模式也就越多。

如圖所示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的單隱層前饋網(wǎng)絡(luò)，一般稱(chēng)為三層前饋網(wǎng)或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱(chēng)隱層）和輸出層。它的特點(diǎn)是：各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間相互全連接，同層內(nèi)神經(jīng)元之間無(wú)連接，各層神經(jīng)元之間無(wú)反饋連接，構(gòu)成具有層次結(jié)構(gòu)的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。單計(jì)算層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能求解線(xiàn)性可分問(wèn)題，能夠求解非線(xiàn)性問(wèn)題的網(wǎng)絡(luò)必須是具有隱層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。