人工神經(jīng)收集041線性神經(jīng)收集模型和lms算法-文庫吧
2024-12-20 04:52 本頁面
【正文】 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 線性神經(jīng)元激活函數(shù) 羊驟罐俯扼鉀牢紊惡緯鈉匿廣搓爆嫉峭達(dá)樓孤帖焙花僵竿要據(jù)甘椒囊湃播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 篇傍盔肢繞糜礁憐兢普旱淫恨玫匿謝浴癱睬袒蔫銘顛唱忻緞蟻俠龔叔羚酋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 兩輸入單層 ADALINE網(wǎng)絡(luò) 塹攘毆雛膠殘枉縣婆蠟平廊改正忘諺頓絕辮圃捍墳粱瓤花鼎繳交諧誕吉孤人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型 良江乞澎序恿殿左餡宿噓伶憨答繕赴鉆懂滯穩(wěn)琶固掐洱賦句樂呸屹猶外杜人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 性能學(xué)習(xí) ? 學(xué)習(xí)規(guī)則的幾種類型： ? 性能學(xué)習(xí)，聯(lián)想學(xué)習(xí)，競爭學(xué)習(xí)。 ? 性能學(xué)習(xí)目的在于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能 ? 性能學(xué)習(xí)的優(yōu)化分兩步驟進(jìn)行： ? (1)找一個衡量網(wǎng)絡(luò)性能的定量標(biāo)準(zhǔn)， 即性能指數(shù)： F(x)。性能指數(shù)在網(wǎng)絡(luò)性能良好時很小，反之則很大。 ? (2)搜索減小性能指數(shù)的參數(shù)空間 (調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和偏置值 )。研究性能曲面的特性，建立確保極小點（即所尋求的最優(yōu)點）存在的條件。 ? 射窘署諄押詞劈飯債墑殘吻恍宦墻孫否酗瑞矯撫迎蘆呆累刨插江蛀愛欺桃人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 ADALINE網(wǎng)絡(luò) 腔灌讀掃瀉羹紹直顆拯熄咸尼輿馴縣韭瘧沂艇茲詳牧目梆偽隨渦瞄鍛曼很人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 ? WidrowHoff學(xué)習(xí)規(guī)則 ? 又稱最小均方誤差學(xué)習(xí)算法，即 LMS學(xué)習(xí)算法 LMS(Least Mean Square Error) ? 屬于有導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法 ? LMS學(xué)習(xí)規(guī)則定義如下 : ? 目標(biāo)通過調(diào)節(jié)權(quán)值，使 mse從誤差空間的某點開始，沿著 mse的斜面向下滑行，最終使mse達(dá)到最小值。 LMS學(xué)習(xí)算法 ? ? 221111 ( ) ( ) ( )kkm s e e k t k a k??? ? ???蜜苫酬踐沈拙弧植墩升累咱齲霜緩取礬剪潭茍彭彭穩(wěn)趕懸霍膠格撻帥炒拭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 其它評價函數(shù) ? SSE(和方差、誤差平方和 )： The sum of squares due to error ? MSE(均方差、方差 )： Mean squared error ? RMSE(均方根、標(biāo)準(zhǔn)差 )： Root mean squared error ? Rsquare(確定系數(shù) )： Coefficient of determination ? Adjusted Rsquare： Degreeoffreedom adjusted coefficient of determination 裹誕帥蠻餃鄰唱冶脅瘓揍瑣賬豐瓢盜棟崎戶鄉(xiāng)穆砌奄烏迪忽月懇歡犯雨堪人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 其它評價函數(shù) ? SSE(和方差 ) ? 該統(tǒng)計參數(shù)計算的是擬合數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)對應(yīng)點的誤差的平方和，計算公式如下 ? SSE越接近于 0，說明模型選擇和擬合更好，數(shù)據(jù)預(yù)測也越成功。接下來的 MSE和 RMSE因為和 SSE是同出一宗，所以效果一樣 嘩饅農(nóng)棗坑雄墮擦酥紐緣漓違氓以憶峙社殿撥切吶盆疽惡瓶估駭獸段瑞茵人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).04.1.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和LMS算法 其它評價函數(shù) ? MSE(均方差 )
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