❶ BP神经网络的神经网络
在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。
（1）节点输出模型
隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi-qj) (1)
输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj-qk) (2)
f-非线形作用函数；q -神经单元阈值。
（2）作用函数模型
作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0,1)内连续取值Sigmoid函数： f(x)=1/(1+e乘方（-x）) （3）
（3）误差计算模型
误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数：
(4)
tpi- i节点的期望输出值；Opi-i节点计算输出值。
（4）自学习模型
神经网络的学习过程，即连接下层节点和上层节点之间的权重矩阵Wij的设定和误差修正过程。BP网络有师学习方式-需要设定期望值和无师学习方式-只需输入模式之分。自学习模型为
△Wij(n+1)= h ×Фi×Oj+a×△Wij(n) （5）
h -学习因子；Фi-输出节点i的计算误差；Oj-输出节点j的计算输出；a-动量因子。
❷ matlab中BP神经网络如何设置初始权重
因为初始值（初始权值和阀值）都在x这个向量中，x（n，1）的长度n为：n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum
其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量，hiddennum是隐含层神经元个数（即隐含层阀值个数），hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数，outputnum是输出层神经元个数（即输出层阀值个数）；
❸ BP神经网络中,如何设定神经元的初始连接权重以及阀值
初始连接权重关系到网络训练速度的快慢以及收敛速率，在基本的神经网络中，这个权重是随机设定的。在网络训练的过程中沿着误差减小的方向不断进行调整。针对这个权重的随机性不确定的缺点，有人提出了用遗传算法初始化BP的初始权重和阈值的想法，提出了遗传神经网络模型，并且有人预言下一代的神经网络将会是遗传神经网络。希望对你有所帮助。你可以查看这方面的文献
❹ 如何理解人工智能神经网络中的权值共享问题
权值(权重)共享这个词是由LeNet5模型提出来的。以CNN为例，在对一张图偏进行卷积的过程中，使用的是同一个卷积核的参数。比如一个3×3×1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片(当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的，这样说只是为了方便解释而已)。
❺ 循环神经网络的反向传播
可以采用MATLAB软件中的神经网络工具箱来实现BP神经网络算法。BP神经网络的学习过程由前向计算过程、误差计算和误差反向传播过程组成。双含隐层BP神经网络的MATLAB程序，由输入部分、计算部分、输出部分组成，其中输入部分包括网络参数与训练样本数据的输入、初始化权系、求输入输出模式各分量的平均值及标准差并作相应数据预处理、读入测试集样本数据并作相应数据预处理；计算部分包括正向计算、反向传播、计算各层权矩阵的增量、自适应和动量项修改各层权矩阵；输出部分包括显示网络最终状态及计算值与期望值之间的相对误差、输出测试集相应结果、显示训练，测试误差曲线。
❻ 什么是BP神经网络
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
❼ 如何理解卷积神经网络中的权值共享
所谓的权值共享就是说，给一张输入图片，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的filter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。 这么说可能还不太明白，如果你能理解什么叫全连接神经网络的话，那么从一个尽量减少参数个数的角度去理解就可以了。 对于一张输入图片，大小为W*H，如果使用全连接网络，生成一张X*Y的feature map，需要W*H*X*Y个参数，如果原图长宽是10^2级别的，而且XY大小和WH差不多的话，那么这样一层网络需要的参数个数是10^8~10^12级别。 这么多参数肯定是不行的，那么我们就想办法减少参数的个数对于输出层feature map上的每一个像素，他与原图片的每一个像素都有连接，每一个链接都需要一个参数。但注意到图像一般都是局部相关的，那么如果输出层的每一个像素只和输入层图片的一个局部相连，那么需要参数的个数就会大大减少。假设输出层每个像素只与输入图片上F*F的一个小方块有连接，也就是说输出层的这个像素值，只是通过原图的这个F*F的小方形中的像素值计算而来，那么对于输出层的每个像素，需要的参数个数就从原来的W*H减小到了F*F。如果对于原图片的每一个F*F的方框都需要计算这样一个输出值，那么需要的参数只是W*H*F*F，如果原图长宽是10^2级别，而F在10以内的话，那么需要的参数的个数只有10^5~10^6级别，相比于原来的10^8~10^12小了很多很多。
❽ 关于bp神经网络的权值问题 比如第一个数据训练了一套权值，当第二个
训练集样本的不同肯定会影响到权值的变化。你要训练的数据 就是你希望一个系统输入一些数据时 能固定得到的那些数据，训练集要是随即那就没意义了，神经网络权值初始值是可以随即的，但随着训练继续，权值将趋于稳定，这样才能达到神经网络的效果。
❾ BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：
图4.1 三层BP网络结构
（1）输入层
输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。
（2）隐含层
1989年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
（3）输出层
输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。
以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。
BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。所以误差逆传播神经网络也简称BP（Back Propagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：
（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：
网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；
网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；
中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；
输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；
输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；
中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；
中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；
输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；
参数k=1，2，...，m。
（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。
（3）随机选取一组输入和目标样本
提供给网络。
（4）用输入样本
、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）
（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）
（6）利用网络目标向量
，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差
。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差
。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（8）利用输出层各单元的一般化误差
与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（9）利用中间层各单元的一般化误差
，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。
（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。
（12）学习结束。
可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。
通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。
❿ BP神经网络在权重优化中的应用
不好意思!
走错房间了!
这里是数学!
美邦建议您
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