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前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-文庫吧在線文庫

2025-08-23 19:56上一頁面

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【正文】 li j ii j j i j jnJ J Jnn? ? ???? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ?wa wwCase 1: 輸出層權(quán)值修正 ( 1 ) 39。ch5 Neuarl Networks JiaYing University Math department KK Huang Lecture Notes on Pattern Recognition feed forward NN 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其主要方法 ? 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (feed forward NN):各神經(jīng)元接受前級輸入,并輸出到下一級,無反饋,可用一有向無環(huán)圖表示。 XOR問題 ? 任何一個邏輯電路都可以只用 XOR門來實現(xiàn), XOR是通用門 (universal logic gate) ? 感知器不能解決 XOR問題 ? 兩層感知器可以解決 XOR問題 反向傳播 (BP)算法 ?多層感知器的中間隱層不直接與外界連接,其誤差無法估計 . ?反向傳播算法:從后向前(反向)逐層“傳播”輸出層的誤差,以間接算出 隱層誤差 。 ?對樣本 (0,0),前向計算,求出所有神經(jīng)元的輸出 ?第 (1)層: – n1=0*1+0*1=0。 – s2=*()*1*=。 a2=f(n2)=。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類,設(shè)中間隱層有兩個單元,如果是第一類則輸出 1,第二類則輸出 0 ,初始權(quán)值全部為 1,利用反向傳播算法對權(quán)值進行修正,達到分類目的。隱層把原始的非線性可分的特征空間變換到另一個空間(通常是高維空間),使之可以線性可分 ? 輸出為隱層的線性加權(quán)求和。 w22=1。 ?第 (2)層: – n=*1+*1=1。21( ) ( ) ( 1 )1 ( 1 )nnnea f n f n a aee???? ? ? ? ???( 1 )( ) ( 1 ) li j j j j j it
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