神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件(2)(完整版)
【正文】 ，可有若干層）和輸出層，每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。 ? 生物神經(jīng)元模型 人腦大約包含 1012個(gè)神經(jīng)元，分成約 1000種類型，每個(gè)神經(jīng)元大約與 102～ 104個(gè)其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯(cuò)綜復(fù)雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1ni j i j ijI w x ?????)( ii Ify ?i? )(?f1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 jx jiw天津大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 ? 為了方便起見，常把 看成是恒等于 1的輸入 的權(quán)值，則人工神經(jīng)元的模型可以寫為： 其中 ? 輸出激發(fā)函數(shù) 又稱為變換函數(shù)，它決定神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）的輸出。如果總節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）數(shù)為 N，那么每個(gè)節(jié)點(diǎn)有 N個(gè)輸入和一個(gè)輸出，也就是說，所有節(jié)點(diǎn)都是一樣的，它們之間都可相互連接。 ? BP算法是在 δ規(guī)則基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。 ⑤ 選取另外一組樣本繼續(xù)學(xué)習(xí)，直到對(duì)所有樣本都穩(wěn)定為止。 ? 結(jié)構(gòu)：輸入向量 ， 為網(wǎng)絡(luò)輸出。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是通過改變權(quán)值實(shí)現(xiàn)的。 ? 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又稱前向網(wǎng)絡(luò)（ Feedforward NN）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量人工神經(jīng)元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力、非線性映射能力、魯棒性和容錯(cuò)能力。該輸出為 1或 0，取決于其輸入之和大于或小于內(nèi)部閾值 , 一般具有非線性特性。 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 天津大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 ? 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反饋動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，它需要工作一段時(shí)間才能達(dá)到穩(wěn)定。 ③ 概率式學(xué)習(xí) ④ 競(jìng)爭(zhēng)式學(xué)習(xí) ⑤ 遺傳算法， DE算法 等等。 ( 1 ) ( ) [ (
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