neural-network - 弹性反向传播神经网络 - 关于梯度的问题

Question

首先我想说我对神经网络真的很陌生，我不太了解它;)

我已经实现了反向传播神经网络的第一个 C# 实现。我已经使用 XOR 对其进行了测试，它看起来很有效。

现在我想更改我的实现以使用弹性反向传播(Rprop - http://en.wikipedia.org/wiki/Rprop)。

定义说:“Rprop 只考虑所有模式的偏导数的符号(而不是幅度)，并且独立地作用于每个“权重”。

有人能告诉我所有模式的偏导数是什么吗？我应该如何为隐藏层中的神经元计算这个偏导数。

非常感谢

更新:

我的实现基于此 Java 代码:www_.dia.fi.upm.es/~jamartin/downloads/bpnn.java

我的 backPropagate 方法如下所示:

public double backPropagate(double[] targets)
    {
        double error, change;

        // calculate error terms for output
        double[] output_deltas = new double[outputsNumber];

        for (int k = 0; k < outputsNumber; k++)
        {

            error = targets[k] - activationsOutputs[k];
            output_deltas[k] = Dsigmoid(activationsOutputs[k]) * error;
        }

        // calculate error terms for hidden
        double[] hidden_deltas = new double[hiddenNumber];

        for (int j = 0; j < hiddenNumber; j++)
        {
            error = 0.0;

            for (int k = 0; k < outputsNumber; k++)
            {
                error = error + output_deltas[k] * weightsOutputs[j, k];
            }

            hidden_deltas[j] = Dsigmoid(activationsHidden[j]) * error;
        }

        //update output weights
        for (int j = 0; j < hiddenNumber; j++)
        {
            for (int k = 0; k < outputsNumber; k++)
            {
                change = output_deltas[k] * activationsHidden[j];
                weightsOutputs[j, k] = weightsOutputs[j, k] + learningRate * change + momentumFactor * lastChangeWeightsForMomentumOutpus[j, k];
                lastChangeWeightsForMomentumOutpus[j, k] = change;

            }
        }

        // update input weights
        for (int i = 0; i < inputsNumber; i++)
        {
            for (int j = 0; j < hiddenNumber; j++)
            {
                change = hidden_deltas[j] * activationsInputs[i];
                weightsInputs[i, j] = weightsInputs[i, j] + learningRate * change + momentumFactor * lastChangeWeightsForMomentumInputs[i, j];
                lastChangeWeightsForMomentumInputs[i, j] = change;
            }
        }

        // calculate error
        error = 0.0;

        for (int k = 0; k < outputsNumber; k++)
        {
            error = error + 0.5 * (targets[k] - activationsOutputs[k]) * (targets[k] - activationsOutputs[k]);
        }

        return error;
    }

那么我可以使用 change = hidden_deltas[j] * activationsInputs[i]吗？变量作为用于检查唱歌的梯度(偏导数)？

Answer 1

我认为“所有模式”只是意味着“在每次迭代中”......看看 RPROP paper

对于偏导数:您已经实现了正常的反向传播算法。这是一种有效计算梯度的方法……在那里您可以计算单个神经元的 δ 值，它们实际上是负 ∂E/∂w 值，即作为权重函数的全局误差的偏导数。

因此，不是将权重与这些值相乘，而是取两个常数(η+ 或 η-)之一，具体取决于符号是否已更改