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模式識別:神經(jīng)網(wǎng)絡分類(已修改)

2025-06-07 12:11 本頁面
 

【正文】 2022/6/23 1 第 5講 神經(jīng)網(wǎng)絡分類 2022/6/23 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習概述 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡提供了一種普遍且實用的方法從樣例中學習值為實數(shù)、離散值或向量的函數(shù)。 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于訓練數(shù)據(jù)中的錯誤健壯性很好。 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡已被成功應用到很多領域,例如視覺場景分析,語音識別,機器人控制。 ? 其中,最流行的網(wǎng)絡和算法是 20世紀 80年代提出的 BP網(wǎng)絡和 BP算法, BP算法使用梯度下降法來調節(jié) BP網(wǎng)絡的參數(shù)以最佳擬合由輸入 輸出對組成的訓練集合。 2022/6/23 3 BP算法概述 BP算法的出現(xiàn) 非循環(huán)多級網(wǎng)絡的訓練算法 UCSD PDP 小組的 Rumelhart 、 Hinton 和Williams1986年獨立地給出了 BP算法清楚而簡單的描述 1982年 , Paker就完成了相似的工作 1974年 , Werbos已提出了該方法 弱點:訓練速度非常慢 、 局部極小點的逃離問題 、算法不一定收斂 。 優(yōu)點:廣泛的適應性和有效性 。 2022/6/23 4 BP網(wǎng)絡的基本結構 2022/6/23 5 確定 BP網(wǎng)絡的拓撲結構 ? 在開始訓練之前,需要確定網(wǎng)絡的拓撲結構:出入層神經(jīng)元的
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