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典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)b(完整版)

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【正文】 ? ? ? ??? ?????????????? ? ? ???????11 iiJ ??? ???版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 26 選定初始加權(quán)矩陣。分類：含一個(gè)隱含層前向傳播網(wǎng)絡(luò) L+1層前向傳播網(wǎng)絡(luò) 多層感知器模型結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：多層感知器模型和學(xué)習(xí)算法版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 13 多層感知器模型和學(xué)習(xí)算法 … … … x1 x2 xni 1ijw2kiwy1 y2 onyhnhni ,2,1 ??inj ,2,1 ?? onk ,2,1 ??1? 2?含一個(gè)隱層的感知器模型版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 14 隱含層輸出： 111ini ij j ijo w x???????????? ? ?11 ?? ?? XWO輸出層輸出： 221hnk k i i kiy w o????????????? ? ? ?? ?? ?? ?211122211222??????????????????XWWXWWOWY數(shù)學(xué)描述版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 15 … … … x1 x2 xni y1 y2 yno Llkw1hn )1( ?Lhn1ijwL?1?L?1?in onL+1層前向傳播網(wǎng)絡(luò) ? ?? ?? ?? ?? ?LLLLLLLL XWWWY ???? ?????????? ????? 12111211 ??版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 16 多層感知器模型的功能：多層感知器模型和學(xué)習(xí)算法 (1) 實(shí)現(xiàn)任意的布爾函數(shù)； (2) 在模式識(shí)別問(wèn)題中，它能劃分輸入空間，生成復(fù)雜的邊界； (3) 最后，它能逼近從到的任意連續(xù)映射。 ifif00??uuy單一人工神經(jīng)元 —— 單層感知機(jī) 版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 8 ∧ 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 ∨ 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1x 2x 02211 ??? ?xwxw000 21 ??? ?ww010 21 ??? ?ww001 21 ??? ?ww011 21 ??? ?ww1x 2x121????ww02211 ??? ?xwxw000 21 ??? ?ww010 21 ??? ?ww001 21 ??? ?ww011 21 ??? ?ww1x 2x2x1x與邏輯或邏輯分類能力分析 121????ww版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 9 1x ⊕ 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1x2x02211 ??? ?xwxw000 21 ??? ?ww010 21 ??? ?ww001 21 ??? ?ww011 21 ??? ?ww2x1x2x1x?????????21120wwww異或邏輯 2x 2x1xand or xor 02211 ??? ?xwxw版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 10 單層感知機(jī) 通過(guò)適當(dāng)?shù)倪x擇權(quán)重，單層感知機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)and, or, not布爾邏輯。 WJW????? ?? ?? ??? ?????NpnipidiNppoyyEJ1 11?正定的、可微的凸函數(shù) N個(gè)樣本性能指標(biāo) 版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 20 … … … x1 x2 xn o1 o2 om 3lkwp q1ijw3l?1i?n m2k?2kiwiy kzj i k l… … 學(xué)習(xí)算法版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 21 學(xué)習(xí)算法（續(xù)） ? ?nT xxxX , 21 ??? ?mT oooO , 21 ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出 ? ?pT yyyY , 21 ?? ? ?qT zzzZ , 21 ??隱層輸出 ? ? ? ? ? ? qmlkpqkinpij ??? 321 ,加權(quán)矩陣 ? ? ? ? ? ? 131211 ,

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