BP神经网络权值偏置隐含层输出层

qq_53541329 2020-12-15 07:55:37

在神经网络模型中，有几个隐含层和输出层就分别有几个偏置吗? 例如：1个隐含层的神经网络中，输入层4个节点，隐含层6个节点，输出层有3个节点。图中的表示方法是否正确? 神经元和节点是一个概念吗?

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基于MATLAB编程实现，用粒子群算法优化BP神经网络权值阈值，然后对时间序列进行处理，48位输入，隐含层50,24维输出，用改进的BP神经网络进行训练和测试，并和标准的BP神经网络算法进行对比，输出对比效果图，包含代码文件，数据文件和运行结果，代码有注释，可以运行

BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。数学推导网上有很多，需要明确的就一点，神经网络学习是通过样本来不断调整输入层至隐含层的权值wi ,隐含层至输出层的权值wo，以及对应的阈值 bi 和 bo ，属于黑盒，设置完参数即可。

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基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

本项目手打了一个简单的BP神经网络。网络有三层——输入层、隐含层、输出层，使用sigmoid函数作为激活函数，通过反向梯度更新网络权值。同时手打一个PCA降维函数，完成数据的预处理。项目中包含两个数据集——abalone和wine。分享出来与各位大大交流，接受批评建议、相互学习。

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