传播算法

⑴ 反向传播算法的激励传播

每次迭代中的传播环节包含两步： (前向传播阶段)将训练输入送入网络以获得激励响应； (反向传播阶段)将激励响应同训练输入对应的目标输出求差，从而获得隐层和输出层的响应误差。

⑵ IS-LM-BP模型中，LM比BP陡峭的经济含义是什么

BP曲线比LM曲线更陡峭，就说明资本流动对国内利率变化不敏感，资本流动程度较低。产品市场上所决定的国民收入又会影响货币需求，从而影响利率，这又是产品市场对货币市场的影响，可见，产品市场和货币市场是相互联系的，相互作用的，而收入和利率也只有在这种相互系，相互作用中才能决定。描述和分析这两个市场相互联系的理论结构，就称为IS—LM。该模型要求同时达到下面的两个条件：(1) I(i)=S(Y) IS，InvestmentSaving(2)M/P=L1(i)+L2(Y） 即LM，Liquidity preference - Money Supply其中，I为投资，S为储蓄，M为名义货币量，P为物价水平，M/P为实际货币量，Y为总产出，i为利率。两条曲线交点处表示产品市场和货币市场同时达到均衡。IS-LM模型是宏观经济分析的一个重要工具，是描述产品市场和货币市场之间相互联系的理论结构。反向传播算法(BP算法)是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。BP算法由两个环节（激励传播、权重更新）反复循环迭代，直到网络对输入的响应大到预定的目标范围为止。
激励传播包含：（向前传播阶段）将训练输入送入网络以获得激励响应啊；（反向传播阶段）将激励响应同训练输入对应的目标输入求差（t-a），从而获得隐层和输出层的响应误差。
权重更新包括：首先将输入激励和响应误差相乘(sm*(a(m-1)))，从而获得权重的梯度；然后，将这个梯度乘上一个比例(_*sm*(a(m-1)))并去反后加到权重上。
核心思想：用雅可比矩阵（易计算）代替Hessian矩阵的计算，使得优化效率得到提升。
LMBP是加速收敛BP算法的其中一种标准的数值优化方法。
优点：由于需要求解矩阵的逆，所以在每次迭代中需要更多的计算。但是既便如此，在网络参数个数适中的情况下，LMBP算法依然是最快的神经网络训练算法。
缺点：存储需求大。所需存储近似Hessian矩阵JTJ（n*n的矩阵，其中n是神经网络中参数（权值与偏置值）的个数）。因此当参数的数量非常大时，LMBP算法是不实用的。

⑶ propagation是什么意思

propagation

n. 传播；繁殖；增殖
网络释义 专业释义 英英释义
传播
繁殖
蔓延
增殖
短语
vegetative propagation 营养繁殖 ; 无性繁殖 ; 营养生殖 ; 营养性繁殖
Back propagation 反向传播 ; 反向传播算法 ; 向后传播算法 ; 算法
propagation loss 传播损耗 ; 传播损失

⑷ 为什么说反向传播算法很高效

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；

⑸ 标签传播算法是一种分类算法，还是聚类算法

在聚类分析中,K-均值聚类算法（k-meansalgorithm）是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是：通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x0d假设要把样本集分为c个类别,算法如下：\x0d（1）适当选择c个类的初始中心；\x0d（2）在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类,\x0d（3）利用均值等方法更新该类的中心值；\x0d（4）对于所有的c个聚类中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代.\x0d下面介绍作者编写的一个分两类的程序,可以把其作为函数调用.\x0d%%function[samp1,samp2]=kmeans(samp);作为调用函数时去掉注释符\x0dsamp=[11.15066.72222.31395.901811.08275.745913.217413.82434.80050.937012.3576];%样本集\x0d[l0l]=size(samp);\x0d%%利用均值把样本分为两类,再将每类的均值作为聚类中心\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;%初始聚类中心t=0;cl1=c1;cl2=c2;\x0dc11=c1;c22=c2;%聚类中心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为聚类的结果.\x0d初始中心值这里采用均值的法,也可以根据问题的性质,用经验的方法来确定,或者将样本集随机分成c类,计算每类的均值.\x0dk-均值算法需要事先知道分类的数量,这是其不足之处.

⑹ 反向传播算法 为什么 误差 那么定义

自从40年代赫布(D.O.
Hebb)提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法，即BP(error
BackPropagation)法影响最为广泛。直到今天，BP算法仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。是用于多层神经网络训练的着名算法，有理论依据坚实、推导过程严谨、物理概念清楚、通用性强等优点。但是，人们在使用中发现BP算法存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺点。
BP算法的基本思想是，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。
1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）。
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层 其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。
1）初始化
2）输入训练样本对，计算各层输出
3）计算网络输出误差
4）计算各层误差信号
5）调整各层权值
6）检查网络总误差是否达到精度要求
满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2。
1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；
2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；
3）隐节点的选取缺乏理论支持；
4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势。

⑺ 请教关于在Matlab中实现信任传播算法的问题

我学它的时候老师讲HMM主要解决三个问题类型，评估问题，解码问题和机械学习。em（BW)算法用于解决第三个问题类型，用观测数据来训练模型参数。用哪个function得看你作业是属于哪种类型。而且要看你的模型是哪种，单纯的left to right模型的话状态转移矩阵中只保存相同状态的转移概率和对下一个状态的转移概率，其他的都是0。建议用kevin murphy的HMM工具箱，它应该是世界上使用率最高最有名的。

⑻ 什么是反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。反向传播算法网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。

反向传播算法主要由两个环节(激励传播、权重更新)反复循环迭代，直到网络的对输入的响应达到预定的目标范围为止。

反向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。反向传播算法被设计为减少公共子表达式的数量而不考虑存储的开销。反向传播避免了重复子表达式的指数爆炸。

(8)传播算法扩展阅读：

BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。

⑼ 反向传播算法的介绍

反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法）是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神经网络只是其中的特例。不巧的，在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提出的学习算法。直到80年代中期，BP算法才重新被David Rumelhart、Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3]、David Parker[4]和Yann LeCun[5]独立发现，并获得了广泛的注意，引起了人工神经网络领域研究的第二次热潮。BP算法是Delta规则的推广，要求每个人工神经元（节点）所使用的激励函数必须是可微的。BP算法特别适合用来训练前向神经网络。

⑽ 如何理解神经网络里面的反向传播算法

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，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。

反向传播算法的思想比较容易理解，但具体的公式则要一步步推导，因此本文着重介绍公式的推导过程。

1. 变量定义

上图是一个三层人工神经网络，layer1至layer3分别是输入层、隐藏层和输出层。如图，先定义一些变量：
表示第层的第个神经元连接到第层的第个神经元的权重；
表示第层的第个神经元的偏置；
表示第层的第个神经元的输入，即：

表示第层的第个神经元的输出，即：

其中表示激活函数。

2. 代价函数
代价函数被用来计算ANN输出值与实际值之间的误差。常用的代价函数是二次代价函数（Quadratic cost function）：

其中，表示输入的样本，表示实际的分类，表示预测的输出，表示神经网络的最大层数。

3. 公式及其推导
本节将介绍反向传播算法用到的4个公式，并进行推导。如果不想了解公式推导过程，请直接看第4节的算法步骤。
首先，将第层第个神经元中产生的错误（即实际值与预测值之间的误差）定义为：

本文将以一个输入样本为例进行说明，此时代价函数表示为：

公式1（计算最后一层神经网络产生的错误）：

其中，表示Hadamard乘积，用于矩阵或向量之间点对点的乘法运算。公式1的推导过程如下：

公式2（由后往前，计算每一层神经网络产生的错误）：

推导过程：

公式3（计算权重的梯度）：

推导过程：

公式4（计算偏置的梯度）：

推导过程：

4. 反向传播算法伪代码

输入训练集

对于训练集中的每个样本x，设置输入层（Input layer）对应的激活值：
前向传播：
，

计算输出层产生的错误：

反向传播错误：

使用梯度下降（gradient descent），训练参数：