神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)ppt課件-資料下載頁
2025-01-05 15:34本頁面
【正文】 矢量轉(zhuǎn)化成 0或 1的輸出。這一功能可以通過在輸人矢量空間里的作圖來加以解釋。 感知器權(quán)值參數(shù)的設(shè)計(jì)目的，就是根據(jù)學(xué)習(xí)法則設(shè)計(jì)一條 W*P+b＝ 0的軌跡，使其對(duì)輸入矢量能夠達(dá)到期望位置的劃分。 38 以輸入矢量 r＝ 2為例，對(duì)于選定的權(quán)值 w w2和 b，可以在以 p1和 p2分別作為橫、縱坐標(biāo)的輸入平面內(nèi)畫出W*P+b＝ w1 p1十 w2 p2十 b＝ 0的軌跡，它是一條直線，此直線上的及其線以上部分的所有 p p2值均使 w1 p1十 w2 p2十 b＞ 0，這些點(diǎn)若通過由 w w2和 b構(gòu)成的感知器則使其輸出為 1；該直線以下部分的點(diǎn)則使感知器的輸出為 0。 39 所以當(dāng)采用感知器對(duì)不同的輸入矢量進(jìn)行期望輸出為 0或 1的分類時(shí)，其問題可轉(zhuǎn)化為：對(duì)于已知輸入矢量在輸入空間形成的不同點(diǎn)的位置，設(shè)計(jì)感知器的權(quán)值 W和 b，將由 W*P+b＝ 0的直線放置在適當(dāng)?shù)奈恢蒙鲜馆斎胧噶堪雌谕敵鲋颠M(jìn)行上下分類。 40 輸入矢量平面圖 w的解并不唯一，能把兩類分開即可 由于網(wǎng)絡(luò)是以 w1x1+w2x2+……+ θ=0為分界線的，這可以看成一直線或一超平面。 所以，感知機(jī)具有線性分類能力，可用于兩類模式分類，得到的 w1， w2， θ不唯一，但只限于線性分類。 舉例：用感知機(jī)實(shí)現(xiàn)“與”的功能 感知機(jī)只能對(duì)線性可分離的模式進(jìn)行正確的分類。當(dāng)輸入模式是線性不可分時(shí)，則無論怎樣調(diào)節(jié)突觸的結(jié)合強(qiáng)度和閾值的大小也不可能對(duì)輸入進(jìn)行正確的分類。 局限： ?所以在 1969年， Minsky和 Papert發(fā)表了名為 Perceptron的專著 , 書中指出 ,這樣的簡單的線性感知器的功能非常有限，使得隨后的研究處于低潮。 ??????“或”運(yùn)算 “異或”運(yùn)算 可實(shí)現(xiàn)分類 無法用一條直線劃分，對(duì)于異或，不能實(shí)現(xiàn)正確分類 16個(gè)布爾代數(shù)表 x1 x2 y0 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 對(duì) y6和 y9的情況，找不到相應(yīng)的直線，感知機(jī)無法處理 46 （特征檢測器） 解決方法：構(gòu)造多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)，即含有隱層的網(wǎng)絡(luò)，但只能修改最后一層權(quán)值閾值 例：如圖是一個(gè)含有兩個(gè)輸入，三個(gè)感知機(jī)隱層神經(jīng)元和一個(gè)輸出神經(jīng)元的三層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)，若取 y1 y2 z x1 x2 y3 y1=sgn(2x1+2x2+1) y2=sgn(x1++) y3=sgn(+) z = sgn(y1+y2+y33) 實(shí)現(xiàn)了非線性分類 y1 y2 y3 感知機(jī)小結(jié)： 1）訓(xùn)練時(shí)，逐個(gè)取樣本進(jìn)行計(jì)算，修改權(quán)值閾值 2）對(duì)于線性可分問題， 1層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)； 對(duì)于線性不可分問題，需 2層或以上感知機(jī)網(wǎng)絡(luò) 3）感知機(jī)只能解決輸出是兩態(tài)（二值）的問題，輸出是0/1 4）單層感知機(jī)具有線性分類能力 Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱介紹 “與”功能的 matlab程序?qū)崿F(xiàn) 自己編程實(shí)現(xiàn)“與”功能 “異或”功能的 matlab程序?qū)崿F(xiàn)
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