BP神经网络算法步骤.pdf

传统的 BP 算法简述 BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下：（1）初始化，随机给定各连接权w,v及阀值 i，rt。（2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下：（4）选取下一个输入模式对返回第 2 步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数 e，给定计算精度值 和最大学习次数 M。第二步,随机选取第 k 个输入样本及对应期望输出 12()(),(),()qkd k dkdkod 12()(),(),()nkx kx kx kx 第三步，计算隐含层各神经元的输入和输出 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()ok a 第五步，利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()ok和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()hk 第六步，利用输出层各神经元的()ok和隐含层各神经元的输出来修正连接权值()howk 第七步，利用隐含层各神经元的()hk和输入层各神经元的输入修正连接权。第八步，计算全局误差2111()()2qmookoEdkykm 第九步，判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数，则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对应的期望输出，返回到第三步，进入下一轮学习。