bp网络传递函数如何选取

BP（Back Propagation）网络，即反向传播神经网络，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。在BP网络中，传递函数的选择至关重要，它直接影响到网络的训练效果和泛化能力。本文将为您详细介绍BP网络传递函数的选取指南。

首先，我们需要了解BP网络中常见的传递函数类型。主要包括以下几种：

1. 线性传递函数：该函数为f(x) = ax + b，适用于输出层需要线性输出的场合。
2. 非线性传递函数：包括Sigmoid函数、Tanh函数和ReLU函数等，这些函数具有非线性特性，能够增加网络的表示能力。

Sigmoid函数：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，值域为(0,1)，适用于二分类问题。 Tanh函数：f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))，值域为(-1,1)，具有更好的收敛性，适用于多分类问题。 ReLU函数：f(x) = max(0, x)，适用于深层网络，能够缓解梯度消失问题。

其次，传递函数的选取原则如下：

1. 根据问题类型选择：对于线性可分问题，可以选择线性传递函数；对于非线性问题，选择非线性传递函数。
2. 考虑网络层数：对于深层网络，建议使用ReLU函数，以缓解梯度消失问题；对于浅层网络，可以使用Sigmoid或Tanh函数。
3. 尝试多种组合：在实际应用中，可以尝试将不同类型的传递函数进行组合，以达到更好的效果。

最后，需要注意的是，传递函数的选取并非一成不变。在实际应用中，需要根据具体问题、数据集特点以及网络结构进行调整和优化。此外，训练过程中，还可以通过调整学习率、动量等参数来提高网络的性能。

总之，BP网络传递函数的选取是影响网络性能的关键因素。通过合理选择和调整传递函数，可以有效地提高网络的训练效果和泛化能力。