基于反向传播神经网络的质子交换膜燃料电池故障诊断.pdf下载

weixin_39820780 2021-10-06 21:10:00

基于反向传播神经网络的质子交换膜燃料电池故障诊断.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24819205?utm_source=bbsseo

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文章阐述了梯度下降法与误差反向传播法在神经网络训练中的应用。梯度下降法通过沿函数最陡方向迭代更新参数以最小化代价函数，但在神经网络中直接计算大量参数的导数会导致“导数地狱”。误差反向传播法通过引入神经单元误差δ，建立层间误差的递推关系，将复杂导数转化为矩阵运算，逐层反向传播误差（如输出层δ由误差项与激活函数导数计算，中间层δ由下一层δ与权重矩阵反向推导），显著降低了计算复杂度。

反向传播神经网络是最经典的有监督学习网络，本文给出其详细原理，并使用Python代码给出一个使用示例。

文章目录参考资料神经网络前向传播**输入层->隐含层****隐含层->输出层**反向传播1. **计算总误差**2. **隐含层与输出层之间的权重更新**3. 输入层与隐层之间的权重更新4. 梯度下降参考资料 神经网络基础: 反向传播推导与卷积公式 神经网络前向传播与反向传播 神经网络 神经网络通俗地可以理解成一个函数近似器，它需要近似一个输入x到输出y的映射函数。我们所要训练的网络参数其实就是在拟合这个映射函数的未知量。神经网络的训练可以分为两个步骤：一个是前向传播，另一个是反向传播。前

正向传播（forward-propagation）：指对神经网络沿着输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量。 反向传播（back-propagation）：沿着从输出层到输入层的顺序，依据链式法则，依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。 反向传播是一种计算神经网络参数梯度的方法在训练深度学习模型的时候，正向传播和反向传播相互依赖其一：正向传播的计算依赖于模型参数的当前值，这些模型参数是在反向传播梯度计算后通过优化算法迭代的其二：反向传播的梯度计算可能依赖于各变量的

反向传播算法（backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（artificialneuralnetwork，ann）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ann的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ann的前向传播过程；（2）由于ann的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；（3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。...

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