神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別法介紹(已修改)
2025-01-15 14:43 本頁(yè)面
【正文】 第 8章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概況 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 反饋網(wǎng)絡(luò)模型 Hopfield網(wǎng)絡(luò) 第 8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概況 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial Neural Networks， ANN)： 簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 模擬人腦神經(jīng)細(xì)胞的工作特點(diǎn)： 與目前按串行安排程序指令的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)截然不同。 * 單元間的廣泛連接； * 并行分布式的信息存貯與處理； * 自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力等。 優(yōu)點(diǎn)： (1) 較強(qiáng)的容錯(cuò)性 。 (2) 很強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力； (3) 可將識(shí)別和若干預(yù)處理融為一體進(jìn)行； (4) 并行工作方式； (5) 對(duì)信息采用分布式記憶，具有魯棒性。 四個(gè)發(fā)展階段： 第一階段：?jiǎn)⒚善?，始?1943年。 形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型提出。 第二階段：低潮期，始于 1969年。 《感知器》 (Perceptions)一書(shū)出版，指出局限性 。 第三階段：復(fù)興期，從 1982年到 1986年。 Hopfield的兩篇論文提出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 《并行分布處理》出版，提出反向傳播算法。 第四個(gè)階段： 1987年至今，趨于平穩(wěn)。 回顧性綜述文章 “神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能 ” 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念 生物神經(jīng)元 1．生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu) 來(lái)自其它 神經(jīng)元軸突 的 神經(jīng)末梢 細(xì)胞體 軸突 細(xì)胞核 樹(shù)突 神經(jīng)末梢 突觸 細(xì)胞體、樹(shù)突、軸突和突觸。 2．生物神經(jīng)元的工作機(jī)制 興奮和抑制兩種狀態(tài)。 抑制狀態(tài)的神經(jīng)元 由樹(shù)突和細(xì)胞體 接收傳來(lái)的興奮電位 不應(yīng)期 產(chǎn)生輸出脈沖 輸入興奮總 量超過(guò)閾值 神經(jīng)元被激發(fā) 進(jìn)入興奮狀態(tài) 由突觸傳遞給其它神經(jīng)元 人工神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)元：生物神經(jīng)元的簡(jiǎn)化模擬。 人工神經(jīng)元間的互連：信息傳遞路徑軸突 突觸 樹(shù)突的簡(jiǎn)化； 連接的權(quán)值：兩個(gè)互連的神經(jīng)元之間相互作用的強(qiáng)弱。 x 1 x 2 x n w 1 w 2 w n ┇ ∑ f y ? ┇ 圖 人工神經(jīng)元模型 接收的信息 (其它神經(jīng)元的輸出 ) 互連強(qiáng)度 作比較 的 閾值 n維輸入向量 X 輸出 輸出函數(shù) 神經(jīng)元的動(dòng)作： ???niii xw1 )( fy ? ),( Rwx ii ?輸出函數(shù) f： 也稱(chēng)作用函數(shù)，非線性。 0 1 y θ （ a） 0 1 y （ b ） y （ c ） 0 1 閾值型 S型 偽線性型 f 為閾值型函數(shù)時(shí)： ?????? ?? ??niii xwy1sgn ?1??? nw?設(shè) ，點(diǎn)積形式： )sgn( T XW?y T11 ],[ ?? nn ?W T1 ]1,[ nxx ??X式中， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)： 同一個(gè)訓(xùn)練集的樣本輸入輸出模式反復(fù)作用于網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng) 絡(luò)按照一定的訓(xùn)練規(guī)則自動(dòng)調(diào)節(jié)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度或拓 撲結(jié)構(gòu)，使實(shí)際輸出滿(mǎn)足期望的要求或者趨于穩(wěn)定。 實(shí)質(zhì)： 1． Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則 典型的權(quán)值修正方法： Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、誤差修正學(xué)習(xí) 如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中某一神經(jīng)元與另一直接與其相連的神經(jīng) 元同時(shí)處于興奮狀態(tài)，那么這兩個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度應(yīng) 該加強(qiáng)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要特征之一。 ┇ x 2 x i i yi x 1 j w ij w 2 j ┇ w 1 j ┇ ┇ wn j y j ┇ x n )]()([)()1( tytytwtw ijijij ????wij(t+1)：修正一次后的某一權(quán)值； η：學(xué)習(xí)因子，表示學(xué)習(xí)速率的比例常數(shù)； yj(t)， yi(t)：分別表示 t時(shí)刻第 j個(gè)和第 i個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)（輸出）。 由 有： )(
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