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神經(jīng)元模型和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)(留存版)

2025-02-20 06:52上一頁面

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【正文】 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 輸入層 隱含層 如果某層的輸出是網(wǎng)絡的輸出,那么稱該層為輸出層,而其他層叫隱含層。 簡化符號 圖 26為利用這種符號所表示的多輸入神經(jīng)元。另外,本章還將通過幾個簡單的實例闡述這些網(wǎng)絡如何工作。 硬極限傳輸函數(shù) 線性傳輸函數(shù) a=n () 對數(shù) S形傳輸函數(shù) a=1/1+en () a=hardlim(n) a=hardlim(wp+b) 硬極限傳輸函數(shù) 單輸入 hardlim神經(jīng)元 圖 22 硬極限傳輸函數(shù) + 1 10an+ 1 10ap b / w a=purelin(n) a=purelin(wp+b) 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 對數(shù) S形傳輸函數(shù) 名稱 輸入 /輸出關(guān)系 圖標 MATLAB函數(shù) 硬極限函數(shù) a=0,n0 a=1,n≥0 hardlim 對稱硬極限函數(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 對稱飽和線性函數(shù) a=1,n1 a=n,1≤n≤1 a=1,n1 satlins 對數(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 競爭函數(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,一個神經(jīng)元有不止一個輸入。 輸入向量通過如下權(quán)矩陣 W進入網(wǎng)絡: ( ) 同樣,具有 S個神經(jīng)元、 R個輸入的單層網(wǎng)絡也能用簡化的符號表示為如圖 28所示的形式。輸出被限制為 0到 1之間的連續(xù)值。 例題 一個單輸入神經(jīng)元的輸入是 ,其權(quán)值是,偏置值是 3。 請注意,網(wǎng)絡的輸入是由問題的外部描述決定的。 2. 傳輸函數(shù) 圖 21中的傳輸函數(shù)可以是 n的線性或者非線性函數(shù)。
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