《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?！穚pt課件-文庫吧
2024-12-21 05:06 本頁面
【正文】 l Neuron Nets, 簡稱 ANN） ?神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型 圖 4神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型 數(shù)學(xué)模型 ? 其中 x＝ （ x1， … xm） T 輸入向量 ， y為輸出 ，wi是權(quán)系數(shù)；輸入與輸出具有如下關(guān)系 ： ????miiixwfy1)( ?? θ 為閾值 ， f（ X） 是激發(fā)函數(shù)；它可以是線性函數(shù) ， 也可以是非線性函數(shù) ． 數(shù)學(xué)模型 例如，若記 取激發(fā)函數(shù)為符號函數(shù) ????miii xwz1???????.0,0,0,1)s g n(xxx則 S型激發(fā)函數(shù)： ???????????????miiimiiixwxwzfy11,0,1)(??,1 1)( xexf ??? 。1)(0 ?? xf數(shù) 學(xué) 模 型 或 ? 注： 若將閾值看作是一個權(quán)系數(shù)， 1是一個固定的輸入，另有 m1個正常的輸入，則（ 1）式也可表示為： ,)( xxxxeeeexf????? .1)(1 ??? xf???miii xwfy1)( （ 1） ? 參數(shù)識別 ：假設(shè)函數(shù)形式已知，則可以從已有的輸入輸出數(shù)據(jù)確定出權(quán)系數(shù)及閾值。 數(shù) 學(xué) 模 型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型 ? 眾多神經(jīng)元之間組合形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如下圖的含有中間層（隱層）的 BP網(wǎng)絡(luò) 圖 5 帶中間層的 BP網(wǎng)絡(luò) 數(shù) 學(xué) 模 型 量變引起質(zhì)變 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用 （ 1）螞蟻群 一個螞蟻有 50個神經(jīng)元 ， 單獨(dú)的一個螞蟻不能做太多的事；甚至于不能很好活下去 ． 但是一窩螞蟻；設(shè)有 10萬個體 ， 那么這個群體相當(dāng)于 500萬個神經(jīng)元 （ 當(dāng)然不是簡單相加 ， 這里只為說明方便而言 ） ；那么它們可以覓食 、 搬家 、 圍攻敵人等等 ． （ 2）網(wǎng)絡(luò)說話 人們把一本教科書用網(wǎng)絡(luò)把它讀出來（當(dāng)然需要通過光電，電聲的信號轉(zhuǎn)換）；開始網(wǎng)絡(luò)說的話像嬰兒學(xué)語那樣發(fā)出“巴、巴、巴”的聲響；但經(jīng)過 B－ P算法長時間的訓(xùn)練竟能正確讀出英語課本中 90％的詞匯． 從此用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別語言和圖象形成一個新的熱潮． 數(shù)學(xué)模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn) （ 1）可處理非線性 （ 2）并行結(jié)構(gòu)．對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個神經(jīng)元來說；其運(yùn)算都是同樣的．這樣的結(jié)構(gòu)最便于計算機(jī)并行處理． （ 3） 具有學(xué)習(xí)和記憶能力 ． 一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)判別事物；學(xué)習(xí)某一種規(guī)律或規(guī)則 ． 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于聯(lián)想記憶 ． （ 4） 對數(shù)據(jù)的可容性大 ． 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以同時使用量化數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù) （ 如好 、 中 、 差 、 及格 、 不及格等 ） ． （ 5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用大規(guī)模集成電路來實現(xiàn)．如美國用 256個神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成硬件用于識別手寫體的郵政編碼． 數(shù)學(xué)模型 四、反向傳播算法（ BP算法） Back propagation algorithm 1．簡單網(wǎng)絡(luò)的 BP算法 算法的目的：根據(jù)實際的輸入與輸出數(shù)據(jù)，計算模型的參數(shù)（權(quán)系數(shù)） 圖 6 簡單網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)模型 ? 假設(shè)有 P個訓(xùn)練樣本 ， 即有 P個 輸入輸出對 ? （ Ip, Tp） ,p=1,… ,P, 其中 輸入向量為 , Tpmpp iiI )
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