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典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)b-全文預(yù)覽

  

【正文】 Y=simup(X,w,b) testX=[ 。sim 輸入測(cè)試數(shù)據(jù); 查看仿真結(jié)果; simuff。 newff 設(shè)置相關(guān)參數(shù);見(jiàn) P189P190; P191 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò); trainbpx。 一般情況下,作為對(duì)比,可以同時(shí)對(duì)兩個(gè)不同期望誤差值的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,最后通過(guò)綜合因素的考慮來(lái)確定采用其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。 所以在一般情況下,傾向于選取較小的學(xué)習(xí)速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 BP網(wǎng)絡(luò)隱含層的神經(jīng)元數(shù) 初始權(quán)值的選取 一般取初始權(quán)值在 (1, 1)之間的隨機(jī)數(shù)。 能不能僅用具有非線性激活函數(shù)的單層網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決問(wèn)題呢?結(jié)論是 :沒(méi)有必要或效果不好。 該方法是在反向傳播法的基礎(chǔ)上,在每一個(gè)權(quán)值的變化上加上一項(xiàng)正比于前次權(quán)值變化量的值,并根據(jù)反向傳播法來(lái)產(chǎn)生新的權(quán)值變化。 加快收斂速度 采用不同的激勵(lì)函數(shù); 變學(xué)習(xí)率方法 ;利用激勵(lì)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù);最速下降法;組合學(xué)習(xí)方法;權(quán)值修正引入動(dòng)量因子;遺傳算法;等等??赏ㄟ^(guò)調(diào)節(jié) Sigmoid函數(shù)的斜率或采用其它激勵(lì)函數(shù)來(lái)改善網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性能。Ne t Y Ne t Z Ne t O D O?正向過(guò)程計(jì)算 。,2,1 pinj ?? ??第一隱層輸出: ? ????????? ???? ??1111injjijii xwfNe tfy ?學(xué)習(xí)算法(續(xù)) ? ? ???????? ???? ??2122kpiikikk ywfNe tfz ?第二隱層輸出: 1 , 2 , ,kq?1 , 2 , ,lm?? ? ???????? ???? ??3133lqkklkll zwfNe tfo ?輸出層輸出: 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 23 ? ? 2112mlllJ d o????第一步:計(jì)算梯度 :,33 JJW ???klkllllklllllklllkzzN e tfodwN e tN e tooJwN e tN e tJwJ3339。 思想: 前向計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)的輸出 , 反向計(jì)算得到誤差的積累 , 由梯度下降法調(diào)整權(quán)值 。 隱含單元既可以與輸入輸出單元相連,也可以與其它隱含單元相連。版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 1 第五章 典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 感知器 1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 2 第 感知器 感知器模型和用途 多層感知器模型和學(xué)習(xí)算法 多層感知器應(yīng)用實(shí)例 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 3 第 感知器 感知器模型和用途 多層感知器模型和學(xué)習(xí)算法 多層感知器應(yīng)用實(shí)例 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 4 感知器模型和用途 ...1x y1wnw2nx2x ?1. 結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型 1niiiN e t w x ?????神經(jīng)元輸入: 神經(jīng)元輸出: 1000N e tyN e t??? ???向量形式: 0w? ?? 0 1x ?? ?T01, , , nx x x x? ? ?T01, , , nw w w w?1000TNe t w xNe tyNe t???? ???感知器輸入輸出函數(shù)為: 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 5 感知器模型和用途 1niiiN e t w x ?????神經(jīng)元輸入: 神經(jīng)元輸出: 1000N e tyN e t??? ???說(shuō)明: (1) 原始感知器模型采用閾值函數(shù)類型的激勵(lì)函數(shù) (2) 現(xiàn)常用 Sigmoid函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù) 11y N e te ?? ??(3) 針對(duì)閾值函數(shù)討論其用途 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 6 感知器模型和用途 2. 兩種理解方式(用途) (1) 模式識(shí)別器(分類器) (2) 邏輯函數(shù) 解決只有 2類模式的識(shí)別問(wèn)題 nxR? ? ?0,1y?0Twx? y=1, x屬于第二類 0Twx? y=0, x屬于第一類 只能識(shí)別具有線性邊界的識(shí)別問(wèn)題 二值邏輯元,實(shí)現(xiàn)布爾代數(shù)的某些運(yùn)算,包括: “ 與 ” 、“ 或 ” 和 “ 非 ” 不能實(shí)現(xiàn)“異或” P119 圖 P120 圖 版權(quán)所有 復(fù)制必究 2022 7 jnjj xwu ???0? ?
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