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誤差反向傳播演算法

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

誤差反向傳播演算法(Error Back Proragation, BP)

目錄

[隱藏]

什麼是誤差反向傳播演算法[1]

  自從40年代赫布(D.O. Hebb)提出的學習規則以來,人們相繼提出了各種各樣的學習演算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的誤差反向傳播法,即BP(error BackPropagation)法影響最為廣泛。直到今天,BP演算法仍然是自動控制上最重要、應用最多的有效演算法。是用於多層神經網路訓練的著名演算法,有理論依據堅實、推導過程嚴謹、物理概念清楚、通用性強等優點.但是,人們在使用中發現BP演算法存在收斂速度緩慢、易陷入局部極小等缺點.

誤差反向傳播演算法的思想[2]

  BP演算法的基本思想是,學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。

  1)正向傳播:輸入樣本->輸入層->各隱層(處理)->輸出層

  註1:若輸出層實際輸出與期望輸出(教師信號)不符,則轉入2)(誤差反向傳播過程)

  2)誤差反向傳播:輸出誤差(某種形式)->隱層(逐層)->輸入層 其主要目的是通過將輸出誤差反傳,將誤差分攤給各層所有單元,從而獲得各層單元的誤差信號,進而修正各單元的權值(其過程,是一個權值調整的過程)。

  註2:權值調整的過程,也就是網路的學習訓練過程(學習也就是這麼的由來,權值調整)。

誤差反向傳播演算法的實現步驟[2]

  1)初始化

  2)輸入訓練樣本對,計算各層輸出

  3)計算網路輸出誤差

  4)計算各層誤差信號

  5)調整各層權值

  6)檢查網路總誤差是否達到精度要求

  滿足,則訓練結束;不滿足,則返回步驟2。

誤差反向傳播演算法的缺陷[2]

  1)易形成局部極小(屬貪婪演算法,局部最優)而得不到全局最優;

  2)訓練次數多使得學習效率低下,收斂速度慢(需做大量運算);

  3)隱節點的選取缺乏理論支持;

  4)訓練時學習新樣本有遺忘舊樣本趨勢。

參考文獻

  1. 《數字神經網路系統》第二篇 系統模型 1.2反向傳播BP模型
  2. 2.0 2.1 2.2 四川線上—博客
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