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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器ppt課件-wenkub

2023-01-20 15:32:29 本頁面

　

【正文】出為 1；設(shè)期望的輸出為： Y=[y1,y2,…, yn]T，實(shí)際輸出為： TnyyyY ],.. .,[ 21 ???? ?某一層第 j個(gè)計(jì)算單元： ? i：前一層的第 i個(gè)計(jì)算單元 ? k：后一層的第 k個(gè)計(jì)算單元 ? Oj：本層的第 j個(gè)計(jì)算單元的輸出 ? wij：前一層第 i個(gè)單元到本層第 j個(gè)單元的權(quán)值正向過程：輸入某樣本時(shí)，從前到后對每個(gè)神經(jīng)元計(jì)算： ??iijij Own e t2)(11 ? ????jjj yyNE對輸出層，是實(shí)際輸出值， yj是期望輸出值，誤差為：定義局部梯度： jj ne tE????計(jì)算權(quán)值對誤差的影響： ijijjjijOwne tne tEwE ?????? ???? ?jj Oy ??利用梯度下降原理為使誤差盡快減小，令修正量為： Δwij=ησjOi wij(t+1)=wij(t)+ Δwij(t) t為迭代次數(shù) j jOy??若單元 j為輸出單元： )(39。 ? 前饋網(wǎng)絡(luò)通常分為不同的層，第 i層的輸入只與第 i1層的輸出聯(lián)接。感知器算法推廣 ?????????????0)()(0)()()1(kTkkTxkwxckwxkwkwkw由感知器算法：進(jìn)一步：將 cxk變?yōu)閷Ψ诸愬e(cuò)誤敏感的準(zhǔn)則函數(shù) J(w, x) 定義： )(}),({)()()1(kxwJckwJckwkw??????????梯度下降準(zhǔn)則 ? 感知機(jī) Perceptron (Rosenblatt 1958) Adaline(Widrow and Hoff) ? 《 Perceptron》 (Minsky amp。感知器算法收斂性分析 Nixw iT , .. .2,10* ???收斂定理：如果訓(xùn)練模式是線性可分的，感知器訓(xùn)練算法在有限次迭代后便可以收斂到正確的解矢量 w* 若將式中閾值 0改為一非負(fù)值 T，則變?yōu)楦话愕男问剑? 設(shè)： w*為權(quán)向量的解，則它具有下式的性質(zhì)： NiTxw iT , .. .2,1* ???感知器算法可寫成： ????????????TxkwxkwTxkwkwkwkTkkT)()()()()1(如果如果取 C=1（不失一般性，可分入樣本中） xk中 k為 N個(gè)訓(xùn)練樣本在多次反復(fù)迭代中的累積編號。 ?輸入訓(xùn)練模式 xk，計(jì)算判別函數(shù)值 wT(k)xk ?調(diào)整增廣權(quán)矢量，規(guī)則是：如果 wT(k)xk≤0, 則 w(k+1)=w(k)+ Cxk 如果 wT(k)xk0, 則 w(k+1)=w(k) ?如果 kN，令 k=k+1，返至第二步。感知器訓(xùn)練算法初始化： ? 給定一個(gè)訓(xùn)練模式集 {x1, x2,… xN}，其中每個(gè)類別已知，它們分屬于 ω1,ω2。算法描述用樣本訓(xùn)練時(shí)，若 x∈ ωi， g(x)0，則 w不變。因此，它實(shí)質(zhì)上是一種線性閾值計(jì)算單元。 ?動(dòng)態(tài)極化原則：在每一個(gè)神經(jīng)元中，信息以預(yù)知的確定方向流動(dòng)，即從神經(jīng)元的接收信息部分傳到軸突的電脈沖起始部分，再傳到軸突終端的突觸，以與其它神經(jīng)元通信。樹突：有大量的分枝，接受來自其他神經(jīng)元的信號。 ? 1982年，提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，引入了能力的概念，研究了網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)特性；設(shè)計(jì)出用電子線路實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的方案，大大促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展： ? 1943年，提出形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的開端。 ? 1949年，提出神經(jīng)元的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法奠定了基礎(chǔ)。 ? 1986年，提出多層感知器的反向傳播算法。軸突：用以輸出信號。 ?連接的專一性原則：神經(jīng)元之間無細(xì)胞質(zhì)的連續(xù)，神經(jīng)元不構(gòu)成隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)神經(jīng)元與另一些神經(jīng)元構(gòu)成精確的聯(lián)接。感知器是一個(gè)具有單層計(jì)算單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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