人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件(2)-wenkub
2023-01-20 05:05:25 本頁(yè)面
【正文】 模 型輸入輸出信 息 處 理電 脈 沖形 成傳 輸?shù)? 7章 計(jì)算智能 –人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7 （ 3）人腦的工作機(jī)制 1） 記憶生理機(jī)制 研究結(jié)果表明，在腦細(xì)胞經(jīng)受多次某個(gè)對(duì)象的刺激而保持連續(xù)興奮狀態(tài)時(shí)，只有當(dāng)這種 刺激達(dá)到一定強(qiáng)度 (閥值 )之后，腦細(xì)胞里 才會(huì)留下痕跡 。因此突觸傳遞是 單方向 的。 ? 自組織自學(xué)習(xí)功能。 如果把閾值 θ i看作為一個(gè)特殊的權(quán)值 ， 則可改寫： 其中 ， w0i＝ θ i， v0＝ 1 中函數(shù) f表達(dá)神經(jīng)元的輸入輸出特性，稱激發(fā)函數(shù)。 Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則 :調(diào)整神經(jīng)元連接權(quán)的變化 wij的原則為：若第 i和第 j個(gè)神經(jīng)元同時(shí)處于興奮狀態(tài) ， 則它們之間的連接應(yīng)當(dāng)加強(qiáng) ， 即： Δwij＝ α uivj 這一規(guī)則與 “ 條件反射 ” 學(xué)說(shuō)一致 ， 并已得到神經(jīng)細(xì)胞學(xué)說(shuō)的證實(shí) 。 i j wij wji 第 7章 計(jì)算智能 –人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15 2）特點(diǎn) ①循環(huán)網(wǎng)絡(luò) ② Wij=wji ③ Wii=0 ④ 激發(fā)函數(shù) f: 離散型 Hopfield模型 階躍型激發(fā)函數(shù) 連續(xù)型 Hopfield模型 S型激發(fā)函數(shù) 第 7章 計(jì)算智能 –人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 16 3)穩(wěn)定性 由于在反饋網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)的輸出要反復(fù)地作為輸入再送入網(wǎng)絡(luò)中，這就使得網(wǎng)絡(luò)具有了 動(dòng)態(tài)性 ，網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)在不斷的改變之中，因而就提出了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題。 由連接權(quán)值Ｗ ij所構(gòu)成的矩陣 ， 是一個(gè)對(duì)角線為 0的對(duì)稱矩陣 。向量 X的構(gòu)成如下： Xi(t)表示 節(jié)點(diǎn) i（第個(gè) i神經(jīng)元）在時(shí)刻 t的狀態(tài) ，該節(jié)點(diǎn)在時(shí)刻 t+1的狀態(tài) 由下式?jīng)Q定： 第 7章 計(jì)算智能 –人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 19 6）狀態(tài)變化模式 離散型有兩種工作模式： （ 1）串行方式 ，是指在任一時(shí)刻 t，只有一個(gè)神經(jīng)元 i發(fā)生狀態(tài)變化，而其余的神經(jīng)元保持狀態(tài)不變。
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