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动量梯度下降法训练BP网络
内 科技与经济 2006 年第 12 期
蒙古 KE J I YU J IN G J I 计算机技术应用
动量梯度下降法训练B P 网络
李 智 ,赵子先 ,郑 君
( 内蒙古大学理工学院自动化系 , 内蒙古 呼和浩特 0 1002 1)
摘 要 :B P 网络的训练就是通过应用误差反传原理不断调整网络权值使网络模型输出值与已知的
训练样本输出值之间的误差平方和达到最小或小于某一期望值 。应用最广的是增加了动量项的改进
B P 算法 。本文采用的是动量梯度下降法训练 B P 网络 。
关键词 :B P 网络 ;B P 算法 ; 网络训练 ;动量项
( )
中图分类号 : TP393 . 09 文献标识码 :A 文章编号 :1007 —692 1 2006 12 —0086 —03
1 B P 神经网络 与感知器和线性神经网络不同的是 ,B P 网络的神经
1. 1 什么是B P 神经网络 元采用的传递函数通常是 Sigmoid 型可微函数 , 因
(
B P 神经网络通常是指基于误差反向传播 Back 此输出量是 0 到 1 之间的连续量 ,所以可以实现输
Prop agation) 算法的多层次向前神经网络 。B P 算法 入和输出的任意非线性映射 。
已经成为 目前应用最为广泛的神经网络学习算法 。 1. 2 B P 网络的特点
收稿 日期 :2006 - 03 - 15
end case : hun , t ho 到锁存器锁存 ,下一步就是要通过显示译
end p rocess limit ; 码驱动电路将二进制表示的计数结果转换成相应的
下面给出的是计数的程序模块 : 能够七段数码显示管上可以显示的十进制结果 ,在
if res = “1”t hen 数码显示管上可以看到计数结果 。
st ate = “000 ”; 4 结论
ov = “0 ”; 数字频率计是数字电路中的一个典型应用 ,实
change = “00 ”; 际的硬件设计用到的器件较多 ,连线比较复杂 ,而且
( )
else if ov ’event and ov = “1” t hen 会产生比较大的延时 ,造成测量误差 、可靠性差 。基
case st ate is 于 V HDL 语言 ,将使整个系统大大简化 ,提高整体
when “00 ”= st ate = “0 1” 的性能和可靠性 。V HDL 语言作为先进的硬件描
change = “0 1” 述语言 ,也以其灵活 、简洁的设计风格在电路设计中
when “0 1”= st ate = “10 ” 发挥着越来越重要的作用 。
change = “10 ”
[ 参考文献]
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