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模式识别7-非线性分类器-第二讲
Non Linear Classifiers ;Outline;B-P(BackPropagation)模型概念 B-P模型是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，由鲁梅尔哈特(D.Ruvmelhar)和麦克莱伦德(McClelland)于1985年提出。 前向：信息首先由输入层传至隐层节点，经特性函数作用后，再传至下一隐层，直到最终传至输出层进行输出。 反传学习算法：训练时用实际输出与样例的期望输出进行比较，如果它们的误差不能满足要求，则沿着原来的连接通路逐层返回，并利用两者的误差按一定的原则对各层节点的连接权值进行调整，使误差逐步减小，直到满足要求时为止。 ;多层：B-P算法用于多层网络，网络中不仅有输入层节点及输出层节点，而且还有一层至多层隐层节点， 如图：;The Backpropagation Algorithm;*;学习的目的：对网络的连接权值进行调整，使得对任一输入都能得到所期望的输出。 学习的方法： 用一组训练样例对网络进行训练，每一??样例都包括输入及期望的输出两部分。 首先把样例的输入信息输入到网络中，由网络自第一个隐屋开始逐层地进行计算，并向下一层传递，直至传至输出层； 以其输出与样例的期望输出进行比较，如果它们的误差不能满足要求，则沿着原来的连接通路逐层返回，并利用两者的误差按一定的原则对各层节点的连接权值进行调整，使误差逐步减小，直到满足要求时为止。;正向传播：用于进行网络计算，对其一输入求出它的输出； 反向传播：用于逐层传递误差，修改连接权值，以使网络能进行正确的计算。 ;从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中。 由网络分别计算各层节点的输出。 计算网络的实际输出与期望输出的误差。 从输出层反向计算到第一个隐层，按一定原则向减小误差方向调整网络的各个连接权值。 对训练样例集中的每一个样例重复以上步骤，直到对整个训练样例集的误差达到要求时为止。;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;A simulation example;*;*;*;*;*;*;Thanks! Happy every day!
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