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文檔簡介

1、1會計學BP神經網絡介紹神經網絡介紹 直觀、易于理解，數學意義明確、步驟分明，所以BP 網絡成為目前應用最廣的神經網絡。183 4 修改權值閾值修改權值閾值教師教師信號信號18實際輸出與期望輸出之差值，以便根據差值調節權值。185 186 w1jx1jw2jx2jxnwnjyj xe11xfjsjes11)(fyjjniijw1ijxs閾值j的作用反應在s型生長曲線上是使曲線向右平移j個單位，在BP網絡里它起到了神經元興奮水平的作用。187 Sigmoid函數的一階導數： 1112xxeexfxxxeee111 xfxf1tn輸入層到隱層之間的權值矩陣V = ( V1 , V2 , ,V m)

2、 ，隱層到輸出層之間的權值矩陣W = ( W1 ,W2 , , Wr)。188 189 qtttcyqE11RMEE1810 n（3）根據給定期望，計算輸出層各個神經元的校正誤差nn（4）計算隱含層各個神經元的校正誤差jniijw1ijxs jjsfb tpjjjttbvl1 ttlfc ttttlfcyd jqttjtjsfdve1 xfxfxf11811 nnjtjtbdvttdijijxewjje1812 二、BP算法的局限性1、存在局部極小問題2、存在平坦區，收斂速度慢3、網絡結構選擇不一1813 自組織地學習、調整自己的結構, 最后得到一個大小合適的神經網絡模型。 從少到多：初始值：

3、 ， 先設置較多隱節點nm2lognlm 1814 在原BP 算法中所提到的固定學習速率。 1815 3.附加動量法附加動量法使網絡在修正其權值時, 不僅考慮誤差在梯度上的作用, 而且考慮在誤差曲面上變化趨勢的影響,其作用如同一個低通濾波器, 它允許網絡忽略網絡上的微小變化特性, 在沒有附加動量的作用下, 網絡可能陷入淺的局部極小值, 利用附加動量的作用則有可能滑過這些局部極小值。 n為訓練次數，為動量因子，一般取0.95左右 1nwwEnwijijij1816 節點也就組成了一組候選權值，在所有螞蟻均完成了首次選擇后，依據全局更新策略來對信息素的密度進行更新。直至滿足于最大進化代數，也就得到了最佳的權值組合。 直觀、易于理解，數學意義明確、

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