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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講義ppt課件(2)-資料下載頁

2025-01-08 05:15本頁面
  

【正文】 – 訓(xùn)練后權(quán)值 2022/2/2 35 應(yīng)用舉例 ?求解-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) – 由輸入矢量和目標(biāo)輸出矢量可得: r= 3, s= 4, q= 4。網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖示 2022/2/2 36 應(yīng)用舉例 ?分析- Adline與方程求解 – 求解前述 16個方程不太容易,需要一定時間 – 對一些實際問題,如果不需要求出其完美的零誤差時的解,也即允許存在一定的誤差時,采用自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)求解可以很快地訓(xùn)練出滿足一定要求的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 – 如果輸入矢量具有奇異性,用函數(shù) 精確解時將產(chǎn)生問題。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能得到較好的性能 2022/2/2 37 Adline與感知機 ? 網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu) 上 – 感知器和自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)而言,結(jié)構(gòu)上的主要區(qū)別在于激活函數(shù),分別為二值型和線性 ? 學(xué)習(xí)算法 – 感知器的算法是最早提出的可收斂的算法 – 它的自適應(yīng)思想被威德羅和霍夫發(fā)展成使其誤差最小的梯度下降法 – 在 BP算法中得到進一步的推廣,它們屬于同一類算法 ? 適用性與局限性 – 感知器僅能夠進行簡單的分類。感知器可以將輸入分成兩類或四類等,但僅能對線性可分的輸入進行分類。 – 自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)除了像感知器一樣可以進行線性分類外,還可以實現(xiàn)線性逼近,因為其激活函數(shù)可以連續(xù)取值而不同于感知器的僅能取 0或 1的緣故 2022/2/2 38 四、內(nèi)容小結(jié) ?內(nèi)容回顧 ?感知機 ?自適應(yīng)線性元件 ?下次講課內(nèi)容 2022/2/2 39 四、內(nèi)容小結(jié) ?內(nèi)容回顧 – 生物神經(jīng)元 – 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) – 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本學(xué)習(xí)算法 ?感知機 ?自適應(yīng)線性元件 ?下次講課內(nèi)容 2022/2/2 40 四、內(nèi)容小結(jié) ? 內(nèi)容回顧 ? 感知機 – 感知機簡介 – 神經(jīng)元模型 – 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) – 功能解釋 – 學(xué)習(xí)和訓(xùn)練 – 局限性 ? 自適應(yīng)線性元件 ? 下次講課內(nèi)容 2022/2/2 41 四、內(nèi)容小結(jié) ? 內(nèi)容回顧 ? 感知機 ? 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(xí) – 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 – 應(yīng)用舉例 – 局限性 ? 下次講課內(nèi)容 2022/2/2 42 四、內(nèi)容小結(jié) ?內(nèi)容回顧 ?感知機 ?自適應(yīng)線性元件 ?下次講課內(nèi)容 – BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2022/2/2 43 The End Questions amp。 Suggestions Thanks!
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