神经网络梯度计算

1．人工神经网络简介

近代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是由约一千多亿个神经元交织在一起的、极其复杂的网状结构，能完成智能、思维、情绪等高级精神活动。人工神经网络（简称NNS），是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和模拟。常用的神经网络模型主要有：前馈网络、反馈网络、自组织网络。人工神经网络在经济分析、市场预测、金融趋势、化工最优过程、航空航天器的飞行控制、医学、环境保护等领域都有广阔应用的前景。

1.1 人工神经元模型

人工神经网络有许多种类型，但其基本单元—人工神经元是基本相同的。人工神经元是生物神经元的简单的模仿、简化和抽象，是一个极其简单的计算单元（函数）。如图1是一个典型的人工神经元模型：

x1 x2 ? w1 ? y wn xn 图1 人工神经元模型

神经元实现了R?R的极其简单的非线性函数：

n1?n?if x?0?1, ?， f(x)???y?f?wx???fWx???ii??0, otherwise ??i?1??其中xi—输入，Input（来自其它神经元的信号）；

y—输出，output (轴突上的电信号)；

wi—权值，weigh

1．人工神经网络简介

近代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是由约一千多亿个神经元交织在一起的、极其复杂的网状结构，能完成智能、思维、情绪等高级精神活动。人工神经网络（简称NNS），是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和模拟。常用的神经网络模型主要有：前馈网络、反馈网络、自组织网络。人工神经网络在经济分析、市场预测、金融趋势、化工最优过程、航空航天器的飞行控制、医学、环境保护等领域都有广阔应用的前景。

1.1 人工神经元模型

人工神经网络有许多种类型，但其基本单元—人工神经元是基本相同的。人工神经元是生物神经元的简单的模仿、简化和抽象，是一个极其简单的计算单元（函数）。如图1是一个典型的人工神经元模型：

x1 x2 ? w1 ? y wn xn 图1 人工神经元模型

神经元实现了R?R的极其简单的非线性函数：

n1?n?if x?0?1, ?， f(x)???y?f?wx???fWx???ii??0, otherwise ??i?1??其中xi—输入，Input（来自其它神经元的信号）；

y—输出，output (轴突上的电信号)；

wi—权值，weigh

人工神经网络学习心得

时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。

我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。

接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……

过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减

基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数

最新版本的神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器和BP网络等。对于各种不同的网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便[16]。Matlab R2007神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析与设计的函数，BP网络的常用函数如表3.1所示。

表3.1 BP网络的常用函数表 函数类型 前向网络创建函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 函数名称 newcf Newff logsig tansig purelin learngd learngdm mse msereg plotperf plotes plotep errsurf

3.1.1BP网络创建函数

1) newff

该函数用于创建一个BP网络。调用格式为： net=newff

net=newff(PR,[S1S2..SN1],{TF1TF2..TFN1},BTF,BLF,PF) 其中，

net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。 net为创建的新BP神经网络； PR为网络输入向量取值范围的矩阵；

[S1S2?SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数；

{TFlTF2?TF

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第十九章神经网络模型

§1 神经网络简介

人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年 曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。 1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（i）一组连接（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权 值为正表示激活，为负表示抑制。

（i

?

clementine神经网路应用-我该选择哪些产品做促销活动 - [数据挖掘]

2010-06-30

版权声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 http://analyst-gavin.blogbus.com/logs/67573202.html

假如公司在某季度要冲业绩销量，准备进行大型促销活动。业务部门经理找到你：小P，我该选哪些产品做促销，才能使销量最大化？当然你完全可以说东西卖得好与不好管我什么事，那是采购和市场该管的。但作为有着高度职业责任心和团队合作精神的你和我来说，这点互助精神还是有的。我将从数据挖掘角度出发，阐述促销产品选型的一般思路，希望各位多多指点。

哪些产品适合做促销，肯定是那些促销后销量增加最明显的产品。基于这样一个思路，根据以往促销活动的历史数据，字段大致如下：产品ID，品类，成本，推广促销费用，促销前销售额，促销后销售额等，建立预测模型来预测目前产品的促销效果。（1、字段类型根据业务不同也相应会有所不同2、如果以前没做过促销，这个思路也就不能继续下去，只能根据产品经理自己的经验了）。

预测模型过程如下：以促销前后的销售变化比率为输出变量（因变量），影响其变化的因素（产品类别、成本、促销费

BP神经网络原理

BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信 号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节 点，经过非线形变换，产生输出信号Yk,网 络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出 量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差， 通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取 值和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk 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。

BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、 误差计算模型和自学习模型。 (1)节点输出模型 隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi-qj) (1) 输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj-qk) (2) f-非线形作用函数；q -神经单元阈值。

2作用函数模型 作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲 强度的函数又称刺激函数，一般取为(0,1)内连续 取值Sigmoid函数： f(x)=1/(1+e-x)

( 3)误差计算模型 误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出 之间误差大小