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一个隐含层是足够的

来源:未知作者:admin 更新时间:2018-04-19 16:17
反向传播算法又称偏差后向传播算法(Error Back Propagation Algorithm),它是用来熬炼多层前馈网络的一种学习算法。是一种有监督的学习算法。但凡称用偏差反向传播算法熬炼的网络叫BP网络。如图1所示,该BP网络具备一个输出层,两个隐含层(也称两端层)和一个

  反向传播算法又称偏差后向传播算法(Error Back Propagation Algorithm),它是用来熬炼多层前馈网络的一种学习算法。是一种有监督的学习算法。但凡称用偏差反向传播算法熬炼的网络叫BP网络。如图1所示,该BP网络具备一个输出层,两个隐含层(也称两端层)和一个输出层组成,各层之间履行全连接。BP的隐含层但凡具备多个,其传输函数经常采纳sigmoid函数,而输出输出层则采纳线性传输函数。

  偏差反向传播算法的主要思惟是把学习进程分为两个阶段:第一阶段(正向传播进程),给出输出新闻经由过程输出层经隐含层逐层处理并计算每一个单元的实际输出值;第二阶段(反向传播进程),若在输出层未能得到希冀的输出值,则逐层递归地计算实际输出与希冀输出之差值(即偏差),以便按照此偏差疗养权值。偏差反向传播算法的性能函数是均方偏差。其算法流程如图2所示。

  kolmogorov定理(即映射网络具备定理),一个隐含层的网络,如果隐含层的功效函数是连续函数,则网络输出可以或许逼近一个连续函数。详细的说,设网络有p个输出,q个输出,则其浸染可以或许看做是由p维欧式空间到q维欧式空间的一个非线性映射。

  Kolmogorov定理剖明含一个隐含层的BP前馈网络是一种通用的函数逼近器,为逼近一个连续函数,一个隐含层是充足的。当要学习不连续函数时,则必要两个隐含层,即隐含层数至多两层便可,Lippmann等也给出了异样的论断。经由过程参考以上定理、轨则,并连络实验终极肯定本文完成的神经网络猜测器采纳两个隐含层,一个输出层和一个输出层的BP网络。

  网络的输出与输出节点数是由实际问题的本质决定的,与网络性能有关。而当像素间间隔超过5时,像素之间的相关性就很小,并且在图象的某一个地区内,色度新闻不会渐变,因此,本文假想的BP神经网络猜测器把持与以后像素相邻的9个像素来猜测以后像素,这样不但可以或许把持统一色重量内像素之间的相关性,也可以或许把持不同色通道之间像素的相关性停止猜测。邻域像素的抉择如图3所示。广东11选五筹划在线任2广东11选5任三全天筹划日工作筹划软件

 

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