多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡及其快速權值確定算法

邢永康，石楊，牟超

重慶大學 計算機學院，重慶 400030

多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡及其快速權值確定算法

邢永康，石楊，牟超

重慶大學 計算機學院，重慶 400030

1 引言

人工神經(jīng)網(wǎng)絡目前發(fā)展很快，鑒于多層感知器（Multilayer Perceptron，MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡后向傳播（Back Propagation，BP）算法的不足，文獻[1]基于函數(shù)逼近理論提出了一種全新結構的神經(jīng)網(wǎng)絡——切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡。切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡是一個擁有單隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡，目前已經(jīng)證明，切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡擁有強大的表示能力[2-3]，相比多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡，其收斂速度更快，計算復雜度也較低，而且具有良好的泛化性[4-6]。

目前切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂算法主要為一元函數(shù)下的收斂算法，較為廣泛使用的是梯度下降算法[6]。該算法存在有速度過慢，不能很好的收斂，步長不能直接確定等問題。很多學者對該問題進行研究。文獻[7]提出了權值的直接確定法，但需要進行高階的矩陣求逆工作；文獻[8]提出使用三次樣條插值方法重構輸入樣本，使其適合于切比雪夫多項式，但復雜度依舊較高；另外，當前較為流行的SVM由于需要求解線性方程組[9]，同樣需要花費較多的時間。

實際應用中，很多問題都是建立在多元函數(shù)基礎上的，需要把該網(wǎng)絡推廣到多元函數(shù)下，擴大適用范圍，另外需要尋找一種有效的方法，快速確定切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的權值。據(jù)此，提出了多元函數(shù)下的切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并在切比雪夫多項式的正交性的基礎上給出了多元函數(shù)下切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的快速權值算法。該算法需要使用切比雪夫多項式的零點，而在很多問題當中，切比雪夫多項式的零點不適合或者不方便求得，為了使算法更具有普遍性，在仿真實驗中采用正交多項式重構輸入樣本，達到使用切比雪夫正交性質的要求。實驗結果表明，本文的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以很好地擬合多元函數(shù)，并且在計算速度上相對于傳統(tǒng)算法有較大的提高。

2 一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡

2.1 一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的概念

傳統(tǒng)的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡通常采用BP算法，采用該算法的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡被稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡，但是基于BP算法的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡存在著緩慢收斂與局部最小值等缺點。切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡模型與MLP神經(jīng)網(wǎng)絡模型完全不同，其結構如圖1所示。

圖1 一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡

圖1中，xr為輸入值，yr為對應的輸出值，相應的函數(shù)為yr=f(xr)(r=1，2，…，n)；Ti為構成隱含層的切比雪夫k次多項式，Ck為對應Tk的權值，由函數(shù)逼近理論可知，f(xr)可以通過采用已知的基函數(shù)來進行線性擬合，文中，采用的是已知的切比雪夫多項式來進行線性擬合，即尋找一個多項式Qm(xr)：

使Qm(xr)能夠有效地逼近yr=f(xr)。

切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的理論基礎來自于切比雪夫多項式以及最小平方逼近概念，下面給出切比雪夫多項式的定義。

定義1n次切比雪夫遞推多項式定義為：

由式（2）得到定義2的多項式組。

定義2遞推關系下的切比雪夫多項式組：

由函數(shù)逼近性質可知，只需計算出Tk所對應的Ck，即可對未知函數(shù)進行有效逼近，該多項式組的收斂性質由下面的最小平方收斂定理所保證，令

則ε為多項式逼近與目標函數(shù)的誤差。由最小平方逼近的概念，只需使每個樣本點上誤差函數(shù)的第二范數(shù)平方之和最小，即使

最小，其中E被稱為逼近函數(shù)在xr上的誤差平方和。

下面的定理給出了最小平方逼近的存在且唯一的理論依據(jù)，它保證了切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近能力。

顯然，不同階切比雪夫多項式之間線性無關，滿足定理1，即在最小平方逼近下Ci存在且唯一。

即Ct(m+1)=Ct(m)-ΔCt。其中，η為學習步長，一個較小的學習步長可以保證收斂而不至于越過最小值，但相應的會使計算量大為增加。

2.2 一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的快速算法

在介紹切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡快速權值確定算法前，需要先給出切比雪夫多項式的一個重要性質：正交性。一般來說，切比雪夫的正交性分為兩種：連續(xù)狀態(tài)下的正交性與離散狀態(tài)下的正交性。以下是針對離散的點上切比雪夫的正交性定理。

定理2（切比雪夫多項式正交定理）

任意兩個相異的切比雪夫多項式Tr(x)及Ts(x)(r,s≤n)在Tn+1(x)的零點集

這說明，只要在零點集上，就可以利用切比雪夫多項式的正交性，極大地改善計算復雜度。

由公式（6），若使E取到最小值，需要滿足以下條件：

由定理2的正交性，可得：

式（11）為一元函數(shù)下切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡權值的直接確定公式，顯然，由于正交性的使用，計算被大為簡化，并且保證了權值為全局最優(yōu)。

3 多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡

3.1 多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的定義

在一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與理論基礎上，將其推廣到多元函數(shù)下，其中輸入為n維向量x1,x2,…,xn，需要逼近的目標函數(shù)為，要求是尋找一個多項式：

其中，k1k2…kn分別為n個不同的數(shù)，每個數(shù)的取值都是從0開始，且上界不一定相同。T1，T2，…，Tn分別表示不同的切比雪夫多項式，每個切比雪夫多項式從0次開始，上界由m確定。

以二元函數(shù)為例，輸入為xr和yr，需要逼近的未知函數(shù)為f(xr，yr)，用于擬合xr的切比雪夫多項式有m項，用于擬合yr的切比雪夫多項式有n項，則切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖，如圖2所示。

圖2 二元函數(shù)切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡結構

下面是多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的梯度下降迭代算法，在多元函數(shù)下，由最小平方逼近理論構造誤差函數(shù)為：

該誤差函數(shù)的第二范數(shù)平方和為：

顯然，Ct1t2…tn(m+1)=Ct1t2…tn(m)-ΔCt1t2…tn，其中η為學習步長。

可以看到，隨著輸入函數(shù)未知量的增加，該權值計算變得相當復雜，復雜度呈指數(shù)級的上升。這說明，在面對多元輸入函數(shù)時，普通的梯度下降迭代算法不再適用于切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡。

3.2 多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的快速權值確定算法

首先對定理2進行推廣，由于多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡針對每個元均維持一組切比雪夫多項式組，且彼此之間互相獨立，所以得定理3。

定理3任意兩個相異的切比雪夫多項式Tr(x)及Ts(xn) (r，s≤n)在Tn+1(xn)的零點集

其中，n表示第n個元，依據(jù)定理3，在每個元的零點集上，可以利用切比雪夫多項式的正交性快速確定權值。

式（19）即為多元函數(shù)下切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的權值快速計算法。

4 仿真實驗

4.1 樣本點的預處理

由式（7）可知，切比雪夫多項式的零點集是有條件的，如何將隨機選取的點集一一對應到切比雪夫多項式零點集是需要考慮的重要問題，這里采用函數(shù)逼近的另一種方法，將切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡擴展為兩個獨立的部分，如圖3所示。

圖3 正交多項式組與切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡

4.2 實驗及結果分析

為進行對比，基于BP算法的切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡步長取0.001，最高擬合次數(shù)為20 000次，基于BP算法的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡的步長為0.01，隱含層節(jié)點數(shù)目為32個，為單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡，訓練精度均為0.001。從表1可以看出，本文算法在多元函數(shù)下，其時間性仍然優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

表1 不同輸入時本文算法與傳統(tǒng)算法的時間性對比

表2是這幾種算法的誤差在x=5，y=10訓練樣本上的訓練結果與需要擬合函數(shù)誤差的絕對值和。可以看出，本文算法在多元函數(shù)下誤差依舊較低，這說明，本文算法可以良好地回憶起訓練內容。

表2 本文算法與其他算法的誤差對比

由于基于BP算法的切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡在計算復雜度上同基于BP算法的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡一樣，其計算復雜度對于需要更新的權值數(shù)目而言是多項式級的。但是同樣，該切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡也繼承了基于BP算法的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點，BP算法對于梯度是即時計算的[10]，且步長往往需要通過經(jīng)驗來判斷。另外，從計算時間上來講，這種算法并沒有一個明確的值，不能在訓練之前就得出相應的時間代價。

本文所使用的樣本預處理方法基于正交化理論，雖然相對于傳統(tǒng)的切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡算法，增加了一部分正交多項式的計算，但其計算復雜度有限，且計算規(guī)模可以在計算前判定。而且在切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡部分，完全是多項式計算，因此其計算速度遠高于傳統(tǒng)算法。

5 結束語

切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡應用廣泛，本文將其由一元函數(shù)推廣到多元函數(shù)下，進一步增加了切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的適用范圍。同時為了克服基于BP算法的切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法收斂速度慢的缺點，提出了一種新的方法改善切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡的權值計算速度。仿真實驗表明，改進后的切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡模型在保證原有精度的情況下，其計算速度比傳統(tǒng)算法有著明顯的優(yōu)勢。

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XING Yongkang,SHI Yang,MOU Chao

College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400030,China

Compared with the traditional multi-layer perceptron model,Chebyshev neural network has fast convergence,low complexity and generalization ability advantages.However,the one variable Chebyshev neural network to solve multivariate problems in the practical application is great limitations.For this problem,the paper extends and proposes multivariate Chebyshev neural network model and gives fast weight determination algorithm which base on Chebyshev polynomials orthogonal. The simulation results show that compared to traditional multi-layer perceptron neural network,the method has obvious advantages in the calculation accuracy and computing speed.

neural networks;Chebyshev polynomial;multivariate function;quick calculation of the weights

與傳統(tǒng)的多層感知器模型相比，切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡具有收斂速度快，復雜度低，泛化能力強等優(yōu)點，但是，其研究最為廣泛的一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡在解決實際應用中的多元問題時存在著很大局限。鑒于此，對一元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡進行擴展，提出了多元切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并在切比雪夫多項式正交性的基礎上給出了快速權值確定算法。仿真實驗證明，相對于傳統(tǒng)多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡，該方法在計算精度和計算速度等方面都存在明顯優(yōu)勢。

神經(jīng)網(wǎng)絡；切比雪夫多項式；多元函數(shù)；權值快速計算

A

TP183

10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0250

XING Yongkang,SHI Yang,MOU Chao.Multivariate Chebyshev neural network and quick learning algorithm.Computer Engineering and Applications,2013,49（13）：36-39.

國家自然科學青年基金（No.60403009）；中央高校基本科研業(yè)務費資助（No.CDJZR10180021）。

邢永康（1971—），男，博士，副教授，研究領域為人工智能，分布式系統(tǒng)，軟件工程；石楊（1988—），男，碩士研究生；牟超（1989—），男，碩士研究生。E-mail：shiyang0830@126.com

2012-04-16

2012-06-14

1002-8331（2013）13-0036-04

CNKI出版日期：2012-08-06http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120806.1438.007.html