机器学习之广义增量规则(Generalized Delta Rule)

文章目录

  • 广义增量规则的公式
  • s型函数的增量规则

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广义增量规则的公式

  • 对于单层神经网络的增量规则,已经过时啦,现在存在一种更广义的增量规则形式。对于任意激活函数,增量规则表示如下式
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  • 它与前一节的delta规则相同,只是ei被替换为δi。在这个方程中,δi被定义为:
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    ei =输出节点i
    vi =输出节点i的加权和
    φ‘=输出节点i的激活函数φ的导数

s型函数的增量规则

  • s型函数的增量规则被广泛地用作激活函数

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对于该函数进行求导
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代入公式:
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最后,我们可以得到s型函数的增量规则:
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虽然权值更新公式相当复杂,但它保持了相同的基本概念,即权值是根据输出节点误差ei和输入节点值xj的比例来确定的

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