BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂是什么?

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂有收斂結(jié)果和收斂性兩種收斂結(jié)果就是經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算后產(chǎn)生的結(jié)果一般來(lái)說(shuō)是1或者0收斂性可以理解經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算后能不能產(chǎn)生1或0或者產(chǎn)生1或0的概率是多少用概率來(lái)衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性。

如何用顯著性檢測(cè)來(lái)解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性？

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂問(wèn)題

當(dāng)然是越慢。因?yàn)橐呀?jīng)接近最低點(diǎn)，訓(xùn)練也進(jìn)入誤差曲面的平坦區(qū)，每次搜索的誤差下降速度是減慢的。這一點(diǎn)可以在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差調(diào)整公式上看出。

事實(shí)上收斂速度逐漸減慢，這是正常的，如果一定要避免這種情況，可以自適應(yīng)改變學(xué)習(xí)率。由于傳統(tǒng)BP算法的學(xué)習(xí)速率是固定的，因此網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。

對(duì)于一些復(fù)雜問(wèn)題，BP算法需要的訓(xùn)練時(shí)間可能非常長(zhǎng)，這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的，可采用變化的學(xué)習(xí)速率或自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率加以改進(jìn)。

BP算法可以使權(quán)值收斂到某個(gè)值，但并不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因?yàn)椴捎锰荻认陆捣赡墚a(chǎn)生一個(gè)局部最小值。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，可以采用附加動(dòng)量法來(lái)解決。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂性和聚類性是一個(gè)概念嗎 30

什么叫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

楓舞給出基本的概念:一.一些基本常識(shí)和原理[什么叫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?]人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。

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)就是模擬人思維的第二種方式。

這是一個(gè)非線性動(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)的工作原理]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“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、與門限比較、再進(jìn)行非線性運(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。

=================================================楓舞推薦一個(gè)小程序:關(guān)于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬程序的下載人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)(BP網(wǎng)絡(luò))V1.0Beta作者:沈琦作者關(guān)于此程序的說(shuō)明:從輸出結(jié)果可以看到，前3條"學(xué)習(xí)"指令，使"輸出"神經(jīng)元收斂到了值0.515974。

而后3條"學(xué)習(xí)"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結(jié)果P*Out1:0.520051看到了嗎？"大腦"識(shí)別出了4和11是屬于第二類的！

怎么樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"已經(jīng)形成了!你可以自己任意的設(shè)"模式"讓這個(gè)"大腦"學(xué)習(xí)分辯哦!只要樣本數(shù)據(jù)量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數(shù)據(jù)上收斂地話，那它就能分辨地很準(zhǔn)哦!有時(shí)不是絕對(duì)精確，因?yàn)樗哂?#34;模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個(gè)Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!=================================================楓舞推薦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究社區(qū):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論壇(舊版,楓舞推薦)國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)(INNS)(英文)歐洲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)(ENNS)(英文)亞太神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)(APNNA)(英文)日本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)(JNNS)(日文)國(guó)際電氣工程師協(xié)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分會(huì)研學(xué)論壇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);sty=1&age=0人工智能研究者俱樂(lè)部2nsoft人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中文站=================================================楓舞推薦部分書籍:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)入門講稿(PDF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FAQ(英文)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(電子圖書)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論(英文)===============================================楓舞還找到一份很有參考價(jià)值的講座是Powerpoint文件，比較大，如果網(wǎng)速不夠最好用鼠標(biāo)右鍵下載另存.=========================================================楓舞添言:很久之前，楓舞夢(mèng)想智能機(jī)器人從自己手中誕生,SO在學(xué)專業(yè)的時(shí)候也有往這方面發(fā)展...考研的時(shí)候亦是朝著人工智能的方向發(fā)展..但是很不幸的是楓舞考研失敗只好放棄這個(gè)美好的愿望,為生活奔波.希望你能夠成為一個(gè)好的智能計(jì)算機(jī)工程師..楓舞已經(jīng)努力的在給你提供條件資源哦~~。

怎么看出SVM比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度快

單純比較收斂速度并沒(méi)有意義，因?yàn)閮煞N方法的原理完全不同。但從得到全局最優(yōu)解的角度來(lái)看，SVM效果較好。

一、SVM可以發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)，而BP算法通常只能獲得局部最優(yōu)SVM學(xué)習(xí)問(wèn)題可以表示為凸優(yōu)化問(wèn)題，因此可以利用已知的有效算法發(fā)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的全局最小值。

而其他分類方法（如基于規(guī)則的分類器和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）都采用一種基于貪心學(xué)習(xí)的策略來(lái)搜索假設(shè)空間，這種方法一般只能獲得局部最優(yōu)解。

二、SVM方法避免了“維數(shù)災(zāi)難”SVM方法巧妙地解決了維數(shù)災(zāi)難難題：應(yīng)用核函數(shù)的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達(dá)式；由于是在高維特征空間中建立線性學(xué)習(xí)機(jī)，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計(jì)算的復(fù)雜性，而且在某種程度上避免了“維數(shù)災(zāi)難”．這一切要?dú)w功于核函數(shù)的展開和計(jì)算理論。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。

這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。

在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如何確定

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定原則：①、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)?網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)就是系統(tǒng)的特征因子(自變量)個(gè)數(shù)，輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)就是系統(tǒng)目標(biāo)個(gè)數(shù)。隱層節(jié)點(diǎn)選按經(jīng)驗(yàn)選取，一般設(shè)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)的75%。

如果輸入層有7個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層1個(gè)節(jié)點(diǎn)，那么隱含層可暫設(shè)為5個(gè)節(jié)點(diǎn)，即構(gòu)成一個(gè)7-5-1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在系統(tǒng)訓(xùn)練時(shí)，實(shí)際還要對(duì)不同的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)4、5、6個(gè)分別進(jìn)行比較，最后確定出最合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

②、初始權(quán)值的確定?初始權(quán)值是不應(yīng)完全相等的一組值。已經(jīng)證明，即便確定?存在一組互不相等的使系統(tǒng)誤差更小的權(quán)值，如果所設(shè)Wji的的初始值彼此相等，它們將在學(xué)習(xí)過(guò)程中始終保持相等。

故而，在程序中，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)隨機(jī)發(fā)生器程序，產(chǎn)生一組一0.5~+0.5的隨機(jī)數(shù)，作為網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值。

③、最小訓(xùn)練速率?在經(jīng)典的BP算法中，訓(xùn)練速率是由經(jīng)驗(yàn)確定，訓(xùn)練速率越大，權(quán)重變化越大，收斂越快；但訓(xùn)練速率過(guò)大，會(huì)引起系統(tǒng)的振蕩，因此，訓(xùn)練速率在不導(dǎo)致振蕩前提下，越大越好。

因此，在DPS中，訓(xùn)練速率會(huì)自動(dòng)調(diào)整，并盡可能取大一些的值，但用戶可規(guī)定一個(gè)最小訓(xùn)練速率。該值一般取0.9。④、動(dòng)態(tài)參數(shù)?動(dòng)態(tài)系數(shù)的選擇也是經(jīng)驗(yàn)性的，一般取0.6~0.8。

⑤、允許誤差?一般取0.001~0.00001，當(dāng)2次迭代結(jié)果的誤差小于該值時(shí)，系統(tǒng)結(jié)束迭代計(jì)算，給出結(jié)果。⑥、迭代次數(shù)?一般取1000次。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算并不能保證在各種參數(shù)配置下迭代結(jié)果收斂，當(dāng)?shù)Y(jié)果不收斂時(shí)，允許最大的迭代次數(shù)。⑦、Sigmoid參數(shù)該參數(shù)調(diào)整神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)形式，一般取0.9~1.0之間。⑧、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

在DPS系統(tǒng)中，允許對(duì)輸入層各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，提供轉(zhuǎn)換的方法有取對(duì)數(shù)、平方根轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換。擴(kuò)展資料：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛，反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。

主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面：1.生物原型從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。

2.建立模型根據(jù)生物原型的研究，建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型。其中包括概念模型、知識(shí)模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。

3.算法在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)作具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或準(zhǔn)備制作硬件，包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究。這方面的工作也稱為技術(shù)模型研究。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到的算法就是向量乘法，并且廣泛采用符號(hào)函數(shù)及其各種逼近。并行、容錯(cuò)、可以硬件實(shí)現(xiàn)以及自我學(xué)習(xí)特性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)基本優(yōu)點(diǎn)，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別所在。

參考資料：百度百科-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通信定義）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)學(xué)知識(shí)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)要用到遺傳算法，遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用主要反映在3個(gè)方面：網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)的分析。1．遺傳算法在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，遺傳算法可用于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。

這時(shí)，它在兩個(gè)方面起作用(1)學(xué)習(xí)規(guī)則的優(yōu)化用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化，從而提高學(xué)習(xí)速率。(2)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)的優(yōu)化用遺傳算法的全局優(yōu)化及隱含并行性的特點(diǎn)提高權(quán)系數(shù)優(yōu)化速度。

2．遺傳算法在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用用遺傳算法設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，首先是要解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的編碼問(wèn)題；然后才能以選擇、交叉、變異操作得出最優(yōu)結(jié)構(gòu)。

編碼方法主要有下列3種：(1)直接編碼法這是把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直接用二進(jìn)制串表示，在遺傳算法中，“染色體”實(shí)質(zhì)上和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種映射關(guān)系。通過(guò)對(duì)“染色體”的優(yōu)化就實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。

(2)參數(shù)化編碼法參數(shù)化編碼采用的編碼較為抽象，編碼包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)、各層互連方式等信息。一般對(duì)進(jìn)化后的優(yōu)化“染色體”進(jìn)行分析，然后產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

(3)繁衍生長(zhǎng)法這種方法不是在“染色體”中直接編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，而是把一些簡(jiǎn)單的生長(zhǎng)語(yǔ)法規(guī)則編碼入“染色體”中；然后，由遺傳算法對(duì)這些生長(zhǎng)語(yǔ)法規(guī)則不斷進(jìn)行改變，最后生成適合所解的問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這種方法與自然界生物地生長(zhǎng)進(jìn)化相一致。3．遺傳算法在網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用遺傳算法可用于分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于有分布存儲(chǔ)等特點(diǎn)，一般難以從其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)直接理解其功能。

遺傳算法可對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行功能分析，性質(zhì)分析，狀態(tài)分析。遺傳算法雖然可以在多種領(lǐng)域都有實(shí)際應(yīng)用，并且也展示了它潛力和寬廣前景；但是，遺傳算法還有大量的問(wèn)題需要研究，目前也還有各種不足。

首先，在變量多，取值范圍大或無(wú)給定范圍時(shí)，收斂速度下降；其次，可找到最優(yōu)解附近，但無(wú)法精確確定最擾解位置；最后，遺傳算法的參數(shù)選擇尚未有定量方法。

對(duì)遺傳算法，還需要進(jìn)一步研究其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論；還需要在理論上證明它與其它優(yōu)化技術(shù)的優(yōu)劣及原因；還需研究硬件化的遺傳算法；以及遺傳算法的通用編程和形式等。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的评价神经网络性能的指标,神经网络收敛性分析的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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