BP人工神經網絡的收斂是什么?

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神經網絡收斂有收斂結果和收斂性兩種收斂結果就是經過神經網絡計算后產生的結果一般來說是1或者0收斂性可以理解經過神經網絡計算后能不能產生1或0或者產生1或0的概率是多少用概率來衡量神經網絡的收斂性。

如何用顯著性檢測來解釋卷積神經網絡的收斂性？

bp神經網絡收斂問題

當然是越慢。因為已經接近最低點，訓練也進入誤差曲面的平坦區，每次搜索的誤差下降速度是減慢的。這一點可以在BP神經網絡的誤差調整公式上看出。

事實上收斂速度逐漸減慢，這是正常的，如果一定要避免這種情況，可以自適應改變學習率。由于傳統BP算法的學習速率是固定的，因此網絡的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。

對于一些復雜問題，BP算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由于學習速率太小造成的，可采用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進。

BP算法可以使權值收斂到某個值，但并不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為采用梯度下降法可能產生一個局部最小值。對于這個問題，可以采用附加動量法來解決。

神經網絡的收斂性和聚類性是一個概念嗎 30

什么叫神經網絡？

楓舞給出基本的概念:一.一些基本常識和原理[什么叫神經網絡?]人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。

邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，并用符號表示，然后，根據符號運算按串行模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串行的指令，讓計算機執行。

然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。

這種思維方式的根本之點在于以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網絡上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。人工神經網絡就是模擬人思維的第二種方式。

這是一個非線性動力學系統，其特色在于信息的分布式存儲和并行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

[人工神經網絡的工作原理]人工神經網絡首先要以一定的學習準則進行學習，然后才能工作。

現以人工神經網絡對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進行說明，規定當“A”輸入網絡時，應該輸出“1”，而當輸入為“B”時，輸出為“0”。

所以網絡學習的準則應該是：如果網絡作出錯誤的的判決，則通過網絡的學習，應使得網絡減少下次犯同樣錯誤的可能性。

首先，給網絡的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將“A”所對應的圖象模式輸入給網絡，網絡將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網絡的輸出。

在此情況下，網絡輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為“1”(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網絡再次遇到“A”模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。

如果輸出為“0”(即結果錯誤)，則把網絡連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在于使網絡下次再遇到“A”模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。

如此操作調整，當給網絡輪番輸入若干個手寫字母“A”、“B”后，經過網絡按以上學習方法進行若干次學習后，網絡判斷的正確率將大大提高。

這說明網絡對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網絡的各個連接權值上。當網絡再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、準確的判斷和識別。

一般說來，網絡中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。

=================================================楓舞推薦一個小程序:關于一個神經網絡模擬程序的下載人工神經網絡實驗系統(BP網絡)V1.0Beta作者:沈琦作者關于此程序的說明:從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值0.515974。

而后3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果P*Out1:0.520051看到了嗎？"大腦"識別出了4和11是屬于第二類的！

怎么樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網絡"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很準哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!=================================================楓舞推薦神經網絡研究社區:人工神經網絡論壇(舊版,楓舞推薦)國際神經網絡學會(INNS)(英文)歐洲神經網絡學會(ENNS)(英文)亞太神經網絡學會(APNNA)(英文)日本神經網絡學會(JNNS)(日文)國際電氣工程師協會神經網絡分會研學論壇神經網絡;sty=1&age=0人工智能研究者俱樂部2nsoft人工神經網絡中文站=================================================楓舞推薦部分書籍:人工神經網絡技術入門講稿(PDF)神經網絡FAQ(英文)數字神經網絡系統(電子圖書)神經網絡導論(英文)===============================================楓舞還找到一份很有參考價值的講座是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用鼠標右鍵下載另存.=========================================================楓舞添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智能的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗只好放棄這個美好的愿望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~。

怎么看出SVM比BP神經網絡收斂速度快

單純比較收斂速度并沒有意義，因為兩種方法的原理完全不同。但從得到全局最優解的角度來看，SVM效果較好。

一、SVM可以發現全局最優，而BP算法通常只能獲得局部最優SVM學習問題可以表示為凸優化問題，因此可以利用已知的有效算法發現目標函數的全局最小值。

而其他分類方法（如基于規則的分類器和BP人工神經網絡）都采用一種基于貪心學習的策略來搜索假設空間，這種方法一般只能獲得局部最優解。

二、SVM方法避免了“維數災難”SVM方法巧妙地解決了維數災難難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由于是在高維特征空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了“維數災難”．這一切要歸功于核函數的展開和計算理論。

神經網絡是什么？

神經網絡可以指向兩種，一個是生物神經網絡，一個是人工神經網絡。生物神經網絡：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網絡，用于產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網絡（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。

這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經網絡：是一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。

在工程與學術界也常直接簡稱為“神經網絡”或類神經網絡。

神經網絡參數如何確定

神經網絡各個網絡參數設定原則：①、網絡節點?網絡輸入層神經元節點數就是系統的特征因子(自變量)個數，輸出層神經元節點數就是系統目標個數。隱層節點選按經驗選取，一般設為輸入層節點數的75%。

如果輸入層有7個節點，輸出層1個節點，那么隱含層可暫設為5個節點，即構成一個7-5-1BP神經網絡模型。在系統訓練時，實際還要對不同的隱層節點數4、5、6個分別進行比較，最后確定出最合理的網絡結構。

②、初始權值的確定?初始權值是不應完全相等的一組值。已經證明，即便確定?存在一組互不相等的使系統誤差更小的權值，如果所設Wji的的初始值彼此相等，它們將在學習過程中始終保持相等。

故而，在程序中，我們設計了一個隨機發生器程序，產生一組一0.5~+0.5的隨機數，作為網絡的初始權值。

③、最小訓練速率?在經典的BP算法中，訓練速率是由經驗確定，訓練速率越大，權重變化越大，收斂越快；但訓練速率過大，會引起系統的振蕩，因此，訓練速率在不導致振蕩前提下，越大越好。

因此，在DPS中，訓練速率會自動調整，并盡可能取大一些的值，但用戶可規定一個最小訓練速率。該值一般取0.9。④、動態參數?動態系數的選擇也是經驗性的，一般取0.6~0.8。

⑤、允許誤差?一般取0.001~0.00001，當2次迭代結果的誤差小于該值時，系統結束迭代計算，給出結果。⑥、迭代次數?一般取1000次。

由于神經網絡計算并不能保證在各種參數配置下迭代結果收斂，當迭代結果不收斂時，允許最大的迭代次數。⑦、Sigmoid參數該參數調整神經元激勵函數形式，一般取0.9~1.0之間。⑧、數據轉換。

在DPS系統中，允許對輸入層各個節點的數據進行轉換，提供轉換的方法有取對數、平方根轉換和數據標準化轉換。擴展資料：神經網絡的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。

主要的研究工作集中在以下幾個方面：1.生物原型從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網絡、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

2.建立模型根據生物原型的研究，建立神經元、神經網絡的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

3.算法在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網絡模型，以實現計算機模擬或準備制作硬件，包括網絡學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

神經網絡用到的算法就是向量乘法，并且廣泛采用符號函數及其各種逼近。并行、容錯、可以硬件實現以及自我學習特性，是神經網絡的幾個基本優點，也是神經網絡計算方法與傳統方法的區別所在。

參考資料：百度百科-神經網絡（通信定義）

神經網絡中的數學知識

神經網絡的設計要用到遺傳算法，遺傳算法在神經網絡中的應用主要反映在3個方面：網絡的學習，網絡的結構設計，網絡的分析。1．遺傳算法在網絡學習中的應用在神經網絡中，遺傳算法可用于網絡的學習。

這時，它在兩個方面起作用(1)學習規則的優化用遺傳算法對神經網絡學習規則實現自動優化，從而提高學習速率。(2)網絡權系數的優化用遺傳算法的全局優化及隱含并行性的特點提高權系數優化速度。

2．遺傳算法在網絡設計中的應用用遺傳算法設計一個優秀的神經網絡結構，首先是要解決網絡結構的編碼問題；然后才能以選擇、交叉、變異操作得出最優結構。

編碼方法主要有下列3種：(1)直接編碼法這是把神經網絡結構直接用二進制串表示，在遺傳算法中，“染色體”實質上和神經網絡是一種映射關系。通過對“染色體”的優化就實現了對網絡的優化。

(2)參數化編碼法參數化編碼采用的編碼較為抽象，編碼包括網絡層數、每層神經元數、各層互連方式等信息。一般對進化后的優化“染色體”進行分析，然后產生網絡的結構。

(3)繁衍生長法這種方法不是在“染色體”中直接編碼神經網絡的結構，而是把一些簡單的生長語法規則編碼入“染色體”中；然后，由遺傳算法對這些生長語法規則不斷進行改變，最后生成適合所解的問題的神經網絡。

這種方法與自然界生物地生長進化相一致。3．遺傳算法在網絡分析中的應用遺傳算法可用于分析神經網絡。神經網絡由于有分布存儲等特點，一般難以從其拓撲結構直接理解其功能。

遺傳算法可對神經網絡進行功能分析，性質分析，狀態分析。遺傳算法雖然可以在多種領域都有實際應用，并且也展示了它潛力和寬廣前景；但是，遺傳算法還有大量的問題需要研究，目前也還有各種不足。

首先，在變量多，取值范圍大或無給定范圍時，收斂速度下降；其次，可找到最優解附近，但無法精確確定最擾解位置；最后，遺傳算法的參數選擇尚未有定量方法。

對遺傳算法，還需要進一步研究其數學基礎理論；還需要在理論上證明它與其它優化技術的優劣及原因；還需研究硬件化的遺傳算法；以及遺傳算法的通用編程和形式等。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的评价神经网络性能的指标,神经网络收敛性分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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