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反向传播神经网络模型（反向传播神经网络模型有哪些）
发布时间：2023-04-07 10:33:47
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于反向传播神经网络模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、BP神经网络(误差反传网络)
虽然每个人工神经元很简单，但是只要把多个人工
神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络，称之为BP神经网络。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。
对于已知的模型空间和数据空间，我们知道某个模型和他对应的数据，但是无法写出它们之间的函数关系式，但是如果有大量的一一对应的模型和数据样本集合，利用BP神经网络可以模拟(映射)它们之间的函数关系。
一个三层BP网络如图8.11所示，分为输入层、隐层、输出层。它是最常用的BP网络。理论分析证明三层网络已经能够表达任意复杂的连续函数关系了。只有在映射不连续函数时(如锯齿波)才需要两个隐层[8]。
图8.11中，X=(x1，…，xi，…，xn)T为输入向量，如加入x0=-1，可以为隐层神经元引入阀值;隐层输出向量为:Y=(y1，…，yi，…，ym)T，如加入y0=-1，可以为输出层神经元引入阀值;输出层输出向量为:O=(o1，…，oi，…，ol)T;输入层到隐层之间的权值矩阵用V表示，V=(V1，…，Vj，…，Vl)T，其中列向量Vj表示隐层第j个神经元的权值向量;隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示，W=(W1，…，Wk，…，Wl)T，
其中列向量Wk表示输出层第k个神经元的权值向量。
图8.11 三层BP网络[8]
BP算法的基本思想是:预先给定一一对应的输入输出样本集。学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经过各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播。将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有神经元，获得各层的误差信号，用它们可以对各层的神经元的权值进行调整(关于如何修改权值参见韩立群著作[8])，循环不断地利用输入输出样本集进行权值调整，以使所有输入样本的输出误差都减小到满意的精度。这个过程就称为网络的学习训练过程。当网络训练完毕后，它相当于映射(表达)了输入输出样本之间的函数关系。
在地球物理勘探中，正演过程可以表示为如下函数:
d=f(m) (8.31)
它的反函数为
m=f-1(d) (8.32)
如果能够获得这个反函数，那么就解决了反演问题。一般来说，难以写出这个反函数，但是我们可以用BP神经网络来映射这个反函数m=f-1(d)。对于地球物理反问题，如果把观测数据当作输入数据，模型参数当作输出数据，事先在模型空间随机产生大量样本进行正演计算，获得对应的观测数据样本，利用它们对BP网络进行训练，则训练好的网络就相当于是地球物理数据方程的反函数。可以用它进行反演，输入观测数据，网络就会输出它所对应的模型。
BP神经网络在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本，产生这些样本需要大量的正演计算，此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕，在反演中的计算时间可以忽略。
要想使BP神经网络比较好地映射函数关系，需要有全面代表性的样本，但是由于模型空间的无限性，难以获得全面代表性的样本集合。用这样的样本训练出来的BP网络，只能反映样本所在的较小范围数据空间和较小范围模型空间的函数关系。对于超出它们的观测数据就无法正确反演。目前BP神经网络在一维反演有较多应用，在二维、三维反演应用较少，原因就是难以产生全面代表性的样本空间。
二、神经网络基础6 - 反向传播
反向传播是一种计算导数的方法，导数表达的是输入的变化将在多大程度上影响输出，举个例子， y = x 2 其中y 关于 x 的导可以数表示为:
当x = 1 时，导数是2，说明:
学习反向传播，要先了解一下正向传播，举个例子，假设你在在超市买了 2 个 100 元一个的苹果，消费税是 10%，请计算支付金额，我们可以通过下面这个 计算图 求出最终的结果。
图中有两个 乘法 节点，边上的数字从左到右流动，当数据流过乘法节点时，就会执行乘法操作，然后把计算的结果放到节点右边的边上，这就是正向传播的过程。
反向传播就是倒过来，数据从最终的结果开始从右往左传播，当经过一个节点时，数据会被转换成这个节点代表的函数的导数，然后放到节点左边的边上继续流动，还是以买苹果为例，反向传播的数据如下图所示：
其中加粗的边代表了反向传播，那边上的数字是怎么算出来的呢？
首先看最右边的数字1是如何算出来的，最右边那条边其实代表的函数是：
y = x，导数 = 1，反向传播时传递的是导数，所以最右边的数字就是1。
最后一个乘法节点代表的函数是：z = x * y ，其中 x = 200, y = 1.1， 按照反向传播时乘法节点的规律，我们可以得出上面的边是1.1，下面的边是200，同理，我们也可以算出最左边的两条边的数字。
从反向传播的结果来看，苹果的价格的导数是 2.2，苹果的个数的导数是 110，消费税的导数是 200。这可以解释为，如果消费税和苹果的价格增加相同的值，则消费税将对最终价格产生 200 倍大小的影响，苹果的价格将产生 2.2 倍大小的影响。为什么两个因素的影响会相差那么大呢？因为这个例子中消费税和苹果的价格的 单位不同 ，所以才形成了这样的结果（消费税的 1 是 100% ，苹果的价格的 1 是 1 元 ）。
三、如何理解神经网络里面的反向传播算法
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。
四、如何理解神经网络里面的反向传播算法
类比来说类似于
几个人站成一排
第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。
反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里（权值修正）。
以上就是关于反向传播神经网络模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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