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计算机算法指的是什么 是什么 算法

计算机算法指的是什么?energetic是什么意思

admin admin 发表于2022-07-18 16:07:40 浏览106 评论0

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最多迭代次数M二、随机选取第k个输入样本及对应的期望输出 重复以下步骤至误差达到要求:三、计算隐含层各神经元的输入和输出 四、计算误差函数e对输出层各神经元的偏导数,BP的思想就是:利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差,我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法:1、正向传播得到输出层误差e=》输入层输入样本=》各隐藏层=》输出层2、判断是否反向传播=》若输出层误差与期望不符=》反向传播3、误差反向传播=》误差在各层显示=》修正各层单元的权值,再用调整后的连接权值重新计算输出误差,不懂的可与上面详细公式对比理解而输出层的灵敏度计算方法不同,以及该层的输入值等参数计算六、利用第四步中的偏导数来修正输出层连接权值 七、利用第五步中的偏导数来修正隐藏层连接权值 八、计算全局误差(m个样本,五、计算误差函数对隐藏层各神经元的偏导数,根据输出层期望输出和实际输出以及输出层输入等参数计算。

计算机算法指的是什么

计算机算法详细描述了计算机如何将输入转换为所需的输出过程,或者该算法是对计算机上执行的计算过程的特定描述。

无论算法多么复杂,都必须在有限的一步之后结束并终止。也就是说,算法的步骤必须受到限制。在任何情况下,算法都不能在无限的循环中捕获。该算法必须由一系列特定步骤组成,并且计算机可以理解和执行每个步骤,不是抽象和模糊性的概念。

该算法必须是正确的,也就是说,对于任何一组输入,包括合理的输入和不合理的输入,您始终可以获取预期的输出。如果算法只能获得合理输入的预期输出,但是输出的结果不能是预测在异常条件下,这是不正确的。

扩展信息

特征

1.贫困算法应包含有限的操作步骤,而不是无限。合理的限制,人们不认为他是有效的算法。

2.确定。算法中的每个步骤应该可以确定,不是模棱两可的,模棱两可的。算法中的每个步骤不应被解释为不同的含义,而应非常清楚。换句话说,算法的含义应该是唯一的,不应该是独特的“歧义”。

3.有零或更多的输入。因此,所谓的输入是指在执行算法中获取必要信息的必要信息。

4.有一个或多个输出。该算法的目的是解决,而没有输出的算法毫无意义。

5.有效性。应有效地实现该算法中的每个步骤。并确定结果。

参考材料来源:百度百科全书算法

energetic是什么意思

EnergeticAdj。我充满活力,充满活力。充满活力;(措施等)积极,强大;锻炼;示例句子:1。Ru巴lca巴的精力充沛和狡猾的Mr是更明显的选择。卢巴ka是一个更清晰的选择。2。这是一种充满活力的交流,但有冒险的交换。这是一个积极的互动,但这是一次冒险举动。-算法

深入浅出BP神经网络算法的原理


深入浅出BP神经网络算法的原理
相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题,如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了(画外音:乐趣?你在跟我谈乐趣?)
本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。
BP神经网络是怎样的一种定义?看这句话:一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。
BP的思想就是:利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差,再用这层误差来估计更前一层误差,如此获取所有各层误差估计。这里的误差估计可以理解为某种偏导数,我们就是根据这种偏导数来调整各层的连接权值,再用调整后的连接权值重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。
说来说去,“误差”这个词说的很多嘛,说明这个算法是不是跟误差有很大的关系?
没错,BP的传播对象就是“误差”,传播目的就是得到所有层的估计误差。
它的学习规则是:使用最速下降法,通过反向传播(就是一层一层往前传)不断调整网络的权值和阈值,最后使全局误差系数最小。
它的学习本质就是:对各连接权值的动态调整。

拓扑结构如上图:输入层(input),隐藏层(hide layer),输出层(output)
BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系,而不用事先指出这种数学关系。那么它是如何学习的?
BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系,常用S型函数δ来当作激活函数。

我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法:
1、正向传播得到输出层误差e
=》输入层输入样本=》各隐藏层=》输出层
2、判断是否反向传播
=》若输出层误差与期望不符=》反向传播
3、误差反向传播
=》误差在各层显示=》修正各层单元的权值,直到误差减少到可接受程度。
算法阐述起来比较简单,接下来通过数学公式来认识BP的真实面目。
假设我们的网络结构是一个含有N个神经元的输入层,含有P个神经元的隐层,含有Q个神经元的输出层。

这些变量分别如下:

认识好以上变量后,开始计算:
一、用(-1,1)内的随机数初始化误差函数,并设定精度ε,最多迭代次数M
二、随机选取第k个输入样本及对应的期望输出

重复以下步骤至误差达到要求:
三、计算隐含层各神经元的输入和输出

四、计算误差函数e对输出层各神经元的偏导数,根据输出层期望输出和实际输出以及输出层输入等参数计算。

五、计算误差函数对隐藏层各神经元的偏导数,根据后一层(这里即输出层)的灵敏度(稍后介绍灵敏度)δo(k),后一层连接权值w,以及该层的输入值等参数计算
六、利用第四步中的偏导数来修正输出层连接权值

七、利用第五步中的偏导数来修正隐藏层连接权值

八、计算全局误差(m个样本,q个类别)

比较具体的计算方法介绍好了,接下来用比较简洁的数学公式来大致地概括这个过程,相信看完上述的详细步骤都会有些了解和领悟。
假设我们的神经网络是这样的,此时有两个隐藏层。
我们先来理解灵敏度是什么?
看下面一个公式:

这个公式是误差对b的一个偏导数,这个b是怎么?它是一个基,灵敏度δ就是误差对基的变化率,也就是导数。
因为?u/?b=1,所以?E/?b=?E/?u=δ,也就是说bias基的灵敏度?E/?b=δ等于误差E对一个节点全部输入u的导数?E/?u。
也可以认为这里的灵敏度等于误差E对该层输入的导数,注意了,这里的输入是上图U级别的输入,即已经完成层与层权值计算后的输入。
每一个隐藏层第l层的灵敏度为:

这里的“?”表示每个元素相乘,不懂的可与上面详细公式对比理解
而输出层的灵敏度计算方法不同,为:

而最后的修正权值为灵敏度乘以该层的输入值,注意了,这里的输入可是未曾乘以权值的输入,即上图的Xi级别。

对于每一个权值(W)ij都有一个特定的学习率ηIj,由算法学习完成。
-是什么