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正文內(nèi)容

有監(jiān)督和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁

2025-01-06 05:21本頁面
  

【正文】 么,利用扁平激勵(lì)函數(shù)和線性多項(xiàng)式集成函數(shù),可以對任意感興趣的函數(shù)逼成到任意精度 。 扁平激勵(lì)函數(shù)定義: f : R [0,1] 或 [1,1]是非減函數(shù) , 是?;? 1 1)(lim ,1)(lim ??? ?? ?? ???? ff 扁平激勵(lì)函數(shù)的參數(shù) . 理論證明 :多層前饋網(wǎng)絡(luò)是一種通用逼近器 討論 1)隱層的數(shù)目和節(jié)點(diǎn)的數(shù)目 ,何謂合適 ? 2)是否收斂到全局最優(yōu) ?(涉及多維誤差曲面的不確定性 ) 3)收斂的速度問題。 (涉及隱層節(jié)點(diǎn)輸出的相互耦合和梯度下降法本身的缺點(diǎn)) 作業(yè) ? 閱讀: Martin T. Haguan等著,戴葵等譯 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) . 機(jī)械工業(yè)出版社,北京::第 11章、第 12章有關(guān) BP算法的內(nèi)容 學(xué)習(xí) : 就是修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置值的方法和過程 (也稱這種過程是訓(xùn)練算法 ) 學(xué)習(xí)的目的 : 為了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來完成某些工作 學(xué)習(xí)的分類 : 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí): 2. 競爭學(xué)習(xí): 3. 無監(jiān)督學(xué)習(xí): 學(xué)習(xí)規(guī)則由一組描述網(wǎng)絡(luò)行為的實(shí)例集合 (訓(xùn)練集 )給出: {p1,t1}、 {p2,t2} 、。 {pq,tq},其中, pq為網(wǎng)絡(luò)的輸入, tq為相應(yīng)的正確 (目標(biāo) )輸出。當(dāng)輸入作用到網(wǎng)絡(luò)時(shí),網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與目標(biāo)相比較,然后學(xué)習(xí)規(guī)則調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置值,從而使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出越來越接近于目標(biāo)輸出。 增強(qiáng)學(xué)習(xí)與有監(jiān)督的學(xué)習(xí)類似,只是它并不像有監(jiān)督的學(xué)習(xí)一樣為每一個(gè)輸 入提供相應(yīng)的目標(biāo)輸出,而是僅僅給出一個(gè)級別,這個(gè)級別 (或評分 )是對網(wǎng)絡(luò)在某些輸入序列上的性能測度。當(dāng)前這種類型的學(xué)習(xí)要比有監(jiān)督的學(xué)習(xí)少見。看起來它最為適合控制系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域。 在無監(jiān)督的學(xué)習(xí)中,僅僅根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置值,它沒有目標(biāo)輸出,乍一看這種學(xué)習(xí)似乎并不可行:不知道網(wǎng)絡(luò)的目的是什么,還能夠訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)嗎 ?實(shí)際上,大多數(shù)這種類型的算法都是要完成某種聚類操作,學(xué)會將輸入模式分為有限的幾種類型,這種功能特別適合于諸如向量量化等應(yīng)用問題。 返回
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