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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 復制必究 2022 26 選定初始加權(quán)矩陣 。 分類: 含一個隱含層前向傳播網(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: 多層感知器模型和學習算法 版權(quán)所有 復制必究 2022 13 多層感知器模型和學習算法 … … … x1 x2 xni 1ijw2kiwy1 y2 onyhnhni ,2,1 ??inj ,2,1 ?? onk ,2,1 ??1? 2?含一個隱層的感知器模型 版權(quán)所有 復制必究 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)學描述 版權(quán)所有 復制必究 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 復制必究 2022 16 多層感知器模型的功能: 多層感知器模型和學習算法 (1) 實現(xiàn)任意的布爾函數(shù); (2) 在模式識別問題中,它能劃分輸入空間,生成復雜的邊界; (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 版權(quán)所有 復制必究 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 復制必究 2022 10 單層感知機 通過適當?shù)倪x擇權(quán)重,單層感知機能夠?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個樣本 性能指標 版權(quán)所有 復制必究 2022 20 … … … x1 x2 xn o1 o2 om 3lkwp q1ijw3l?1i?n m2k?2kiwiy kzj i k l… … 學習算法 版權(quán)所有 復制必究 2022 21 學習算法(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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