MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可。
1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层
注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程)
2)误差反向传播:输出误差(某种形式)->隐层(逐层)->输入层
其主要目的是通过将输出误差反传,将误差分摊给各层所有单元,从而获得各层单元的误差信号,进而修正各单元的权值(其过程,是一个权值调整的过程)。

BP算法实现步骤(软件):
1)初始化
2)输入训练样本对,计算各层输出
3)计算网络输出误差
4)计算各层误差信号
5)调整各层权值
6)检查网络总误差是否达到精度要求
满足,则训练结束;不满足,则返回步骤2)
注:改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率(这个似乎不错)及引入陡度因子。
参考技术A 一般用trainlm,超大规模的用trainscg、traingdm。trainbr用的少。具体数学原理看书去吧。

以上是关于MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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