神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(1)-全文預(yù)覽
【正文】 點：有導(dǎo)師學(xué)習 2jWX?? ? ? δ學(xué)習規(guī)則 [ ( ) ] ( ) [ ] ( )TTj j j j j j jr d f W X f W X o d o f n e t??? ? ? ?學(xué)習信號： ( ) ( )j j j jW d o f ne t X? ?? ? ?權(quán)調(diào)整公式： ( ) ( )ij j j j iw d o f ne t x? ?? ? ?權(quán)分量調(diào)整公式： 要求：轉(zhuǎn)換函數(shù)連續(xù)可導(dǎo) 特點：多層前饋，有導(dǎo)師學(xué)習 例 設(shè)有 4個輸入 1個輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，閾值內(nèi)含，學(xué)習率 η=，三個樣本為： X1=(1,1,2,0)T， X2=(1,0,)T,X3=(1,1,1,)T,初始權(quán)： W(0)=(,1,1,0)T，期望輸出： d1=1， d2=1， d3=1。 單純層次型結(jié)構(gòu) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 u y 兩種分類方法：拓撲結(jié)構(gòu)、信息流向 層次型結(jié)構(gòu)： 3種 輸出層到輸入層有連接 ? 層內(nèi)有連接層次型結(jié)構(gòu) u y 互連型結(jié)構(gòu) 全互連型結(jié)構(gòu) 局部互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 還有一種稀疏連接型 ： 2種 前饋型網(wǎng)絡(luò) ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 拓撲結(jié)構(gòu)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征的第二大要素 反饋型網(wǎng)絡(luò) 〇〇 〇〇 〇 〇 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過對樣本的學(xué)習訓(xùn)練，不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值以及拓撲結(jié)構(gòu)，以使網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷地接近期望的輸出。 令： })]({[)( jn1iiijj Ttxwf1to ??? ??(2. 2) ????n1iiijj txwttne )()( () 上式是神經(jīng)元 j在 t時刻的凈輸入，體現(xiàn)了神經(jīng)元 j的空間整合特性，但未考慮時間整合。 2. 2 人工神經(jīng)元模型 2. 2. 1 神經(jīng)元的建模 最早提出且影響巨大的是 1943年 McCulloch和 MP模型，具有 6點假設(shè)： (1) 每個神經(jīng)元都是一個多輸入單輸出的信息處理單元； (2) 神經(jīng)元輸入分興奮性輸入和抑制性輸入兩種類型； (6) 神經(jīng)元本身是非時變的 ， 即其突觸時延和突觸強度 均為常數(shù) 。 時間整合： 各 輸入脈沖 抵達神經(jīng)元的時間先后不一樣。 (a) 簡單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)圖 c) 簡化后的網(wǎng)
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