傳播演算法

⑴ 反向傳播演算法的激勵傳播

每次迭代中的傳播環節包含兩步： (前向傳播階段)將訓練輸入送入網路以獲得激勵響應； (反向傳播階段)將激勵響應同訓練輸入對應的目標輸出求差，從而獲得隱層和輸出層的響應誤差。

⑵ IS-LM-BP模型中，LM比BP陡峭的經濟含義是什麼

BP曲線比LM曲線更陡峭，就說明資本流動對國內利率變化不敏感，資本流動程度較低。產品市場上所決定的國民收入又會影響貨幣需求，從而影響利率，這又是產品市場對貨幣市場的影響，可見，產品市場和貨幣市場是相互聯系的，相互作用的，而收入和利率也只有在這種相互系，相互作用中才能決定。描述和分析這兩個市場相互聯系的理論結構，就稱為IS—LM。該模型要求同時達到下面的兩個條件：(1) I(i)=S(Y) IS，InvestmentSaving(2)M/P=L1(i)+L2(Y） 即LM，Liquidity preference - Money Supply其中，I為投資，S為儲蓄，M為名義貨幣量，P為物價水平，M/P為實際貨幣量，Y為總產出，i為利率。兩條曲線交點處表示產品市場和貨幣市場同時達到均衡。IS-LM模型是宏觀經濟分析的一個重要工具，是描述產品市場和貨幣市場之間相互聯系的理論結構。反向傳播演算法(BP演算法)是一種監督學習演算法，常被用來訓練多層感知機。BP演算法由兩個環節（激勵傳播、權重更新）反復循環迭代，直到網路對輸入的響應大到預定的目標范圍為止。
激勵傳播包含：（向前傳播階段）將訓練輸入送入網路以獲得激勵響應啊；（反向傳播階段）將激勵響應同訓練輸入對應的目標輸入求差（t-a），從而獲得隱層和輸出層的響應誤差。
權重更新包括：首先將輸入激勵和響應誤差相乘(sm*(a(m-1)))，從而獲得權重的梯度；然後，將這個梯度乘上一個比例(_*sm*(a(m-1)))並去反後加到權重上。
核心思想：用雅可比矩陣（易計算）代替Hessian矩陣的計算，使得優化效率得到提升。
LMBP是加速收斂BP演算法的其中一種標準的數值優化方法。
優點：由於需要求解矩陣的逆，所以在每次迭代中需要更多的計算。但是既便如此，在網路參數個數適中的情況下，LMBP演算法依然是最快的神經網路訓練演算法。
缺點：存儲需求大。所需存儲近似Hessian矩陣JTJ（n*n的矩陣，其中n是神經網路中參數（權值與偏置值）的個數）。因此當參數的數量非常大時，LMBP演算法是不實用的。

⑶ propagation是什麼意思

propagation

n. 傳播；繁殖；增殖
網路釋義 專業釋義 英英釋義
傳播
繁殖
蔓延
增殖
短語
vegetative propagation 營養繁殖 ; 無性繁殖 ; 營養生殖 ; 營養性繁殖
Back propagation 反向傳播 ; 反向傳播演算法 ; 向後傳播演算法 ; 演算法
propagation loss 傳播損耗 ; 傳播損失

⑷ 為什麼說反向傳播演算法很高效

反向傳播演算法（Backpropagation）是目前用來訓練人工神經網路（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的演算法。其主要思想是：（1）將訓練集數據輸入到ANN的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ANN的前向傳播過程；

⑸ 標簽傳播演算法是一種分類演算法，還是聚類演算法

在聚類分析中,K-均值聚類演算法（k-meansalgorithm）是無監督分類中的一種基本方法,其也稱為C-均值演算法,其基本思想是：通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類結果.\x0d假設要把樣本集分為c個類別,演算法如下：\x0d（1）適當選擇c個類的初始中心；\x0d（2）在第k次迭代中,對任意一個樣本,求其到c個中心的距離,將該樣本歸到距離最短的中心所在的類,\x0d（3）利用均值等方法更新該類的中心值；\x0d（4）對於所有的c個聚類中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新後,值保持不變,則迭代結束,否則繼續迭代.\x0d下面介紹作者編寫的一個分兩類的程序,可以把其作為函數調用.\x0d%%function[samp1,samp2]=kmeans(samp);作為調用函數時去掉注釋符\x0dsamp=[11.15066.72222.31395.901811.08275.745913.217413.82434.80050.937012.3576];%樣本集\x0d[l0l]=size(samp);\x0d%%利用均值把樣本分為兩類,再將每類的均值作為聚類中心\x0dth0=mean(samp);n1=0;n2=0;c1=0.0;c1=double(c1);c2=c1;fori=1:lifsamp(i)<th0\x0dc1=c1+samp(i);n1=n1+1;elsec2=c2+samp(i);n2=n2+1;endendc1=c1/n1;c2=c2/n2;%初始聚類中心t=0;cl1=c1;cl2=c2;\x0dc11=c1;c22=c2;%聚類中心whilet==0samp1=zeros(1,l);\x0dsamp2=samp1;n1=1;n2=1;fori=1:lifabs(samp(i)-c11)<abs(samp(i)-c22)\x0dsamp1(n1)=samp(i);\x0dcl1=cl1+samp(i);n1=n1+1;\x0dc11=cl1/n1;elsesamp2(n2)=samp(i);\x0dcl2=cl2+samp(i);n2=n2+1;\x0dc22=cl2/n2;endendifc11==c1&&c22==c2t=1;endcl1=c11;cl2=c22;\x0dc1=c11;c2=c22;\x0dend%samp1,samp2為聚類的結果.\x0d初始中心值這里採用均值的法,也可以根據問題的性質,用經驗的方法來確定,或者將樣本集隨機分成c類,計算每類的均值.\x0dk-均值演算法需要事先知道分類的數量,這是其不足之處.

⑹ 反向傳播演算法 為什麼 誤差 那麼定義

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

⑺ 請教關於在Matlab中實現信任傳播演算法的問題

我學它的時候老師講HMM主要解決三個問題類型，評估問題，解碼問題和機械學習。em（BW)演算法用於解決第三個問題類型，用觀測數據來訓練模型參數。用哪個function得看你作業是屬於哪種類型。而且要看你的模型是哪種，單純的left to right模型的話狀態轉移矩陣中只保存相同狀態的轉移概率和對下一個狀態的轉移概率，其他的都是0。建議用kevin murphy的HMM工具箱，它應該是世界上使用率最高最有名的。

⑻ 什麼是反向傳播演算法

反向傳播演算法適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。反向傳播演算法網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。

反向傳播演算法主要由兩個環節(激勵傳播、權重更新)反復循環迭代，直到網路的對輸入的響應達到預定的目標范圍為止。

反向傳播演算法的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。反向傳播演算法被設計為減少公共子表達式的數量而不考慮存儲的開銷。反向傳播避免了重復子表達式的指數爆炸。

(8)傳播演算法擴展閱讀：

BP演算法(即反向傳播演算法)適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。

⑼ 反向傳播演算法的介紹

反向傳播演算法（英：Backpropagation algorithm，簡稱：BP演算法）是一種監督學習演算法，常被用來訓練多層感知機。 於1974年，Paul Werbos[1]首次給出了如何訓練一般網路的學習演算法，而人工神經網路只是其中的特例。不巧的，在當時整個人工神經網路社群中卻無人知曉Paul所提出的學習演算法。直到80年代中期，BP演算法才重新被David Rumelhart、Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3]、David Parker[4]和Yann LeCun[5]獨立發現，並獲得了廣泛的注意，引起了人工神經網路領域研究的第二次熱潮。BP演算法是Delta規則的推廣，要求每個人工神經元（節點）所使用的激勵函數必須是可微的。BP演算法特別適合用來訓練前向神經網路。

⑽ 如何理解神經網路裡面的反向傳播演算法

反向傳播演算法（Backpropagation）是目前用來訓練人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的演算法。其主要思想是：
（1）將訓練集數據輸入到ANN的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ANN的前向傳播過程；
（2）由於ANN的輸出結果與實際結果有誤差，則計算估計值與實際值之間的誤差，並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播，直至傳播到輸入層；
（3）在反向傳播的過程中，根據誤差調整各種參數的值；不斷迭代上述過程，直至收斂。

反向傳播演算法的思想比較容易理解，但具體的公式則要一步步推導，因此本文著重介紹公式的推導過程。

1. 變數定義

上圖是一個三層人工神經網路，layer1至layer3分別是輸入層、隱藏層和輸出層。如圖，先定義一些變數：
表示第層的第個神經元連接到第層的第個神經元的權重；
表示第層的第個神經元的偏置；
表示第層的第個神經元的輸入，即：

表示第層的第個神經元的輸出，即：

其中表示激活函數。

2. 代價函數
代價函數被用來計算ANN輸出值與實際值之間的誤差。常用的代價函數是二次代價函數（Quadratic cost function）：

其中，表示輸入的樣本，表示實際的分類，表示預測的輸出，表示神經網路的最大層數。

3. 公式及其推導
本節將介紹反向傳播演算法用到的4個公式，並進行推導。如果不想了解公式推導過程，請直接看第4節的演算法步驟。
首先，將第層第個神經元中產生的錯誤（即實際值與預測值之間的誤差）定義為：

本文將以一個輸入樣本為例進行說明，此時代價函數表示為：

公式1（計算最後一層神經網路產生的錯誤）：

其中，表示Hadamard乘積，用於矩陣或向量之間點對點的乘法運算。公式1的推導過程如下：

公式2（由後往前，計算每一層神經網路產生的錯誤）：

推導過程：

公式3（計算權重的梯度）：

推導過程：

公式4（計算偏置的梯度）：

推導過程：

4. 反向傳播演算法偽代碼

輸入訓練集

對於訓練集中的每個樣本x，設置輸入層（Input layer）對應的激活值：
前向傳播：
，

計算輸出層產生的錯誤：

反向傳播錯誤：

使用梯度下降（gradient descent），訓練參數：