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智能检测课程作业
基于神经网络的学习练习题
某BP 神经网络如下图。其中
x1 1 d 1 0.95
⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤
输入为⎢ ⎥ ⎢ ⎥； 期望输出为⎢ ⎥ ⎢ ⎥；
x 2 3 d 2 0.05
⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦
1 2 −3
⎡ ⎤ ⎡ ⎤
第一层权值矩阵为W1 ⎢ ⎥；第一层阈值θ ⎢ ⎥
−2 0 1
⎣ ⎦ ⎣ ⎦
1 1 2
⎡ ⎤ ⎡ ⎤
第二层权值矩阵为W2 ⎢ ⎥；第二层阈值r ⎢ ⎥
0 −2 3
⎣ ⎦ ⎣ ⎦
x1 d1
x2 d2
传输函数均为Sigmoid 函数，试训练该网络。
1 用最基本的BP 算法训练网络
1.1 只改变学习率，比较学习率的改变对最后训练结果的影响
步骤：1）程序设计：
第一步：定义输入向量和目标向量
p=[1 3];
t=[0.95 0.05];
第二步：创建BP 网络，设置训练函数为最速下降BP 算法
netbp=newff([-1 1;-1 1],[2 2],{logsig logsig},traingd);
第三步：初始化权值阈值
netbp.IW{1}=[1 2;-2 0];
netbp.LW{2}=[1 1;0 -2];
netbp.b{1}=[-3 1];
netbp.b{2}=[2 3];
第四步：设置训练函数参数
netbp.trainParam.lr=1; //设置学习率
netbp.trainParam.goal=0.0001; //设置最后达到的均方误差为0.0001
netbp.trainParam.epochs=5000; //设置最大训练步长
第1 页
智能检测课程作业
第五步：训练神经网络
[netbp,tr]=train(netbp,p,t);
程序运行的结果如下：经过346 步运算达到设定的均方误差范围内。
⎡0.9640⎤
最后输出Out ⎢ ⎥
⎣0.0514⎦
⎡1.0107 2.0322⎤
训练后权值W1 ⎢ ⎥
⎣- 1.5291 1.4128⎦
⎡0.7713 0.7739 ⎤
W2 ⎢ ⎥
⎣- 1.4789 - 2.9992⎦
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