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正文內(nèi)容

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講義ppt課件(2)(編輯修改稿)

2025-02-04 05:15 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 1,但期望輸出為 0,即有 ai= 1,而 ti= 0,此時權(quán)值修正算法,新的權(quán)值 wij等于舊的權(quán)值 wij減去輸入矢量 pj;新的偏差 bi為舊偏差 bi減去 1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習與訓(xùn)練 2022/2/2 21 ? 上述用來修正感知器權(quán)值的學(xué)習算法在 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中已編成了子程序,成為一個名為 。 ? 只要直接調(diào)用此函數(shù),即可立即獲得權(quán)值的修正量。此函數(shù)所需要的輸人變量為:輸入、輸出矢量和目標矢量( P、 A和 T) ? 調(diào)用命令為: [dW, dB]= learnp(P, A, T) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習與訓(xùn)練 2022/2/2 22 ? 訓(xùn)練思想 ?在輸入矢量 P的作用下,計算網(wǎng)絡(luò)的實際輸出A,并與相應(yīng)的目標矢量 T進行比較,檢查 A是否等于 T,然后用比較后的誤差量,根據(jù)學(xué)習規(guī)則進行權(quán)值和偏差的調(diào)整 ?重新計算網(wǎng)絡(luò)在新權(quán)值作用下的輸入,重復(fù)權(quán)值調(diào)整過程,直到網(wǎng)絡(luò)的輸出 A等于目標矢量 T或訓(xùn)練次數(shù)達到事先設(shè)置的最大值時訓(xùn)練結(jié)束 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習與訓(xùn)練 2022/2/2 23 ? 訓(xùn)練算法 ? 對于所要解決的問題,確定輸入矢量 P,目標矢量 T,并確定各矢量的維數(shù)及神經(jīng)元數(shù)目: r, s和 q; ? ( 1)參數(shù)初始化 a)賦給權(quán)矢量 w在 (—l, 1)的隨機非零初始值; b)給出最大訓(xùn)練循環(huán)次數(shù) max_epoch; ? ( 2) 初始化網(wǎng)絡(luò)表達式 。 根據(jù)輸人矢量 P以及最新權(quán)矢量 W, 計算網(wǎng)絡(luò)輸出矢量 A; ? ( 3) 檢查過程 。 檢查輸出矢量 A與目標矢量 T是否相同 。 如果是 , 或已達最大循環(huán)次數(shù) , 訓(xùn)練結(jié)束 , 否則轉(zhuǎn)入 ( 4) ? ( 4) 學(xué)習過程 。 根據(jù)感知器的學(xué)習規(guī)則調(diào)整權(quán)矢量 ,并返回 ( 3) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習與訓(xùn)練 2022/2/2 24 ? 由于感知器的激活函數(shù)采用的是閥值函數(shù),輸出矢量只能取 0或 1,所以只能用它來解決簡單的分類問題 ? 感知器僅能夠線性地將輸入矢量進行分類 ? 當輸入矢量中有一個數(shù)比其他數(shù)都大或小得很多時,可能導(dǎo)致較慢的收斂速度 局限性 2022/2/2 25 三、自適應(yīng)線性元件 Adline簡介 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 應(yīng)用舉例 局限性 2022/2/2 26 Adline簡介 ? 自適應(yīng)線性元件 (Adaptive Linear Element 簡稱 Adaline) ? 由威德羅 (Widrow)和霍夫 (Hoff)首先提出 ? 自適應(yīng)線性元件的主要用途是線性逼近一個函數(shù)式而進行模式聯(lián)想
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