BP算法推算过程_精品文档.doc

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lBP算法推算过程

当加入第k个输入时，隐蔽层h结点的输入加权和为：

相应点的输出：

同样，输出层j结点的输入加权和为：

相应点的输出：

这里，各结点的阈值等效为一个连接的加权θ=w0h或w0j,这些连接由各结点连到具有固定值-1的偏置结点，其连接加权也是可调的，同其它加权一样参与调节过程。

误差函数为：

为了使误差函数最小，用梯度下降法求得最优的加权，权值先从输出层开始修正，然后依次修正前层权值，因此含有反传的含义。

根据梯度下降法，由隐蔽层到输出层的连接的加权调节量为：

其中为输出结点的误差信号：

（1）

对于输入层到隐蔽层结点连接的加权修正量Δwih，必须考虑将E（W）对wih求导，因此利用分层链路法，有：

其中：

（2）

可以看出，式

（1）和

（2）具有相同的形式，所不同的是其误差值的定义，所以可定义BP算法对任意层的加权修正量的一般形式：

若每加入一个训练对所有加权调节一次，则可写成：

其中，下标o和in指相关连接的输出端点和输入端点，yin代表输入端点的实际输入，δo表示输出端点的误差，具体的含义由具体层决定，对于输出层由式

（1）给出，对隐蔽层则由式

（2）给出。

输出层可直接计算，于是误差值很容易得到。

对前一隐蔽层没有直接给出目标值，不能直接计算，而需利用输出层的来计算：

因此，算出后，也就求出了。

如果前面还有隐蔽层，用再按上述方法计算和，以此类推，一直将输出误差δ一层一层推算到第一隐蔽层为止。

各层的δ求得后，各层的加权调节量即可按上述公式求得。

由于误差相当于由输出向输入反向传播，所以这种训练算法成为误差反传算法（BP算法）。