BP神经网络及其设计的一般原则
目录
- 1 BP神经网络的介绍
- 2 BP神经网络设计的一般原则
1 BP神经网络的介绍
BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。
- 从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值;
- 每一层包含若干个神经元,相邻层之间的神经元相互连接(包含一定的连接权值),同一层内的神经元相互不连接;
- BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成;
- 正向计算过程,输入模式从输入层经隐单元层逐层处理,并转向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态;
- 反向计算过程,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各神经元的权值,使得误差信号最小。
2 BP神经网络设计的一般原则
BP神经网络重点在于确定输入层和输出层中的节点数、网络层的层数和隐藏层的节点数,即网络的拓扑结构。
输入层和输出层的节点数是根据具体问题的需要设计的;
3层BP神经网络可以获得任何m维到n维的映射。在设计过程中,一般优先考虑3层网络。
隐藏层节点的数量是BP神经网络设计的关键部分。节点太少,网络的映射能力差,无法达到预期的效果;节点过多会增加网络的训练时间,且精度不一定高。目前对于隐藏层节点数目的选择没有统一的规则,通常是基于实验和实际经验。
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