神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(完整版)
【正文】 線性傳輸函數(shù) 單輸入 purelin神經(jīng)元 圖 23 線性傳輸函數(shù) + 1 10an+ b b0ap b / w a=logsig(n) a=logsig(wp+b) LogSigmoid 傳輸函數(shù) 單輸入 logsig神經(jīng)元 圖 24 對(duì)數(shù) S形傳輸函數(shù) 名稱 輸入 /輸出關(guān)系 圖標(biāo) MATLAB函數(shù) 硬極限函數(shù) a=0,n0 a=1,n≥0 hardlim 對(duì)稱硬極限函數(shù) a=1,n0 a=+1,n≥0 hardlims 線性函數(shù) a=n purelin 飽和線性函數(shù) a=0,n0 a=n,0≤n≤1 a=1,n1 satlin 對(duì)稱飽和線性函數(shù) a=1,n1 a=n,1≤n≤1 a=1,n1 satlins 對(duì)數(shù) S形函數(shù) a=1/1+en logsig 雙曲正切 S形函數(shù) a=enen/en+en tansig 正線性函數(shù) a=0,n0 a=n,n ≥ 0 poslin 競(jìng)爭(zhēng)函數(shù) a=1,具有最大 n的神經(jīng)元 a=0,所有其他神經(jīng)元 pet 權(quán)值矩陣 通常，一個(gè)神經(jīng)元有不止一個(gè)輸入。 向量：小寫的黑正體字母，如 a,b,c。另外，本章還將通過幾個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)例闡述這些網(wǎng)絡(luò)如何工作?？梢杂锰囟ǖ膫鬏敽瘮?shù)滿足神經(jīng)元要解決的特定問題。 簡(jiǎn)化符號(hào) 圖 26為利用這種符號(hào)所表示的多輸入神經(jīng)元。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 層 圖 27是由 S個(gè)神經(jīng)元組成的單層網(wǎng)絡(luò)。 ∑?3?2?1∑?2?1∑∑ ?2∑?3∑∑?1?3∑∑111111111p1p2p3pR…w11 , 1w1S1, Rb11b12b1S1n11n12n1S1a11a12a1S1w21 , 1w2S2, S1… …… …b21b22b2S2n21n22n2S2a21a22a2S2w31 , 1w3S3, S2b31b32b3S3n31n32n3s3a31a32a3s3輸 入 第 1 層 第 2 層第 3 層a1= ?1( W1p + b1) a2= ?2( W2a1+ b2) a3= ?3( W3a2+ b3)a3= ?3( W3?2( W2?1( W1p + b1) + b2) + b3)圖 2 9 三 層 網(wǎng) 絡(luò) 輸入層 隱含層 如果某層的輸出是網(wǎng)絡(luò)的輸出，那么稱該層為輸出層，而其他層叫隱含層。 （ i）傳輸函數(shù)的凈輸入是多少？ （ ii）神經(jīng)元的輸出是多少？ 解 （ i）傳輸函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)輸出由下式給出： （ ii）因?yàn)槲粗付▊鬏敽瘮?shù)，所以不能確定該
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