在学习任意的无环网络时,表4-2的算法可以简单地推广到任意深度的前馈网络。第m层的单元r的δr值由更深第m+1层的δ值根据下式计算。将这个算法推广到任何有向无环结构也同样简单,而不论网络中的单元是否被排列在统一的层上。计算任意内部单元的δ的法则是:Downstream(r)是在网络中单元r的直接下游单元的集合,即输入中包括r的输出的所有单元。
学术界的深度神经网络-Matlab实现及其应用
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核心内容:
数据准备: 探讨如何为BP神经网络准备合适的训练和测试数据集。
网络构建: 使用MATLAB工具箱搭建BP神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层的设置。
参数设置: 讲解学习率、迭代次数等关键参数的选择与影响。
训练过程: 展示如何在MATLAB中训练BP神经网络模型,并监测训练过程中的误差变化。
结果评估: 使用测试集评估训练好的模型性能,并解读相关指标。
通过本篇内容,您将掌握使用MATLAB实现BP神经网络的基本步骤,并能够将其应用于实际问题。
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