BP人工神经网络-反向传播法

0 网络计算结果

　　B(m)=f( ∑( W(n,m)*X(n) ) + Θ(m) )　　%中间层的输出

　　Y(k)=f( ∑( V(m,k)*B(m) ) + ф(k) )　　%输出层的输出

1 计算误差值

　　E(k)=Y'(k)-Y(K)　　　　%Y'表示样本真实的输出值

2 计算校正误差

　　dV(k)=E(K) * Y(k) * ( 1-Y(k) )* [学习率]

　　dW(m)=∑( dV(k) * V(m,k) ) * B(m) * ( 1-B(m) ) * [学习率]

3 误差校正

　　V(m,k)=V(m,k) + dV(k) * B(m)

　　W(n,m)=W(n,m) + dW(m) * X(n)

　　ф(k)=ф(k) + dV(k) * [学习率]

　　Θ(m)=Θ(m) +  dW(m)* [学习率]

4 matlab代码

　　

%% 构建人工神经网络

% input_train,网络的输入，1500个样本，每个样本24个因子

% output_train,网络的输出，与输入样本数相同为1500个，每个输出有4个因子

in_num=24;%输入的因子数

mid_num=25;%中间层的个数

out_num=4;%输出的因子数

W1=rands(mid_num,in_num);%每个输入对中间层的权重

TD1=rands(1,mid_num);%中间层的阈值

W2=rands(out_num,mid_num);%中间层对输出的权重

TD2=rands(1,out_num);%输出的阈值

%学习率

xite=0.1;%权重的学习率

alfa=0.01;%阈值的学习率

loop_num=100;%训练迭代的次数

%% 网络训练

for loop=1:loop_num

    for index=1:1500

        input=input_train(index,:);

        % 计算中间层输出

        mid_out=input*W1'+TD1;

        mid_out=1./(1+exp(-mid_out));

        % 计算网络的输出

        output=mid_out*W2'+TD2;

        output=1./(1+exp(-output));

        % 计算权重的下降梯度

        E= output_train(index,:) - output;

        dW2 = E .* output .* (1 - output) * xite;

        dW1 = dW2 * W2 .* mid_out .* (1-mid_out) * xite;

        % 更新权重

        W2=W2 + diag( dW2) * repmat(mid_out,out_num,1);

        W1=W1 + diag(dW1) * repmat(input,mid_num,1);

        % 更新阈值

        TD2=TD2+dW2*xite;

        TD1=TD1+dW1*xite;

    end

end

代码与示例数据

http://download.csdn.net/detail/long7782/8112627