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正文內(nèi)容

神經(jīng)網(wǎng)絡與應用ppt課件(編輯修改稿)

2025-02-04 05:24 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 缺點是對任何類型的問題均需大量的處理單元和連接。 反傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型( BP) 該類神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一多層映射神經(jīng)網(wǎng)絡。采用的是最小均方差的學習方式,是目前使用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。主要用于語言綜合、語言識別、自適應控制等。 缺點是它僅僅是有監(jiān)督的一種學習方式,而且需要大量的輸入、輸出樣本。 神經(jīng)網(wǎng)絡分類 網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu) 反饋型網(wǎng)絡 前向型網(wǎng)絡 連續(xù)型網(wǎng)絡 離散型網(wǎng)絡 網(wǎng)絡性能 學習方式 有監(jiān)督型網(wǎng)絡 無監(jiān)督型網(wǎng)絡 突觸性質(zhì) 一階線性網(wǎng)絡 高階非線性網(wǎng)絡 誤差反向傳播網(wǎng)絡( BP) 調(diào)整權值 誤差反向傳播過程實際上是通過計算輸出層的誤差 ek,然后將其與輸出層激活函數(shù)的一階導數(shù) f2’ 相乘來求得 δki 由于隱含層中沒有直接給出目標矢量,所以利用輸出層的 δki反向傳遞來求出隱含層權值的變化量 Δw2ki。然后計算 同樣通過將 ei與該層激活函數(shù)的一
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