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我的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-2基礎(chǔ)-資料下載頁

2025-05-26 12:02本頁面

　　

【正文】形式： 1 if θ f（） = 0 if ≤ θ 雙極形式： 1 if θ f（） = 1 if ≤ θ 閾值函數(shù)（ Threshold Function）階躍函數(shù) β γ θ o 0 S形函數(shù) 壓縮函數(shù) （ Squashing Function）和邏輯斯特函數(shù) （ Logistic Function）。 f（） =a+b/(1+exp(d*)) a， b， d為常數(shù) 。它的飽和值為 a和 a+b。最簡單形式為： f（） = 1/(1+exp(d*)) 函數(shù)的飽和值為 0和 1。 ? S形函數(shù)有較好的增益控制 S形函數(shù) a+b o (0,c) a c=a+b/2 ? 這三個點正處在兩個區(qū)間的中間，數(shù)學方程式無法判斷。為此用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷。輸入信號為 x ， y。但要求取值都在 0， 1之間。由于 x， y均在 ~，所有數(shù)都減去，歸一化就完成了。 ? 處理的基本思路是：自 15個已知樣品中找出規(guī)律，將此規(guī)律用于處理三個未確認的樣本。 ? 解決實際問題時要根據(jù)具體情況確定隱含層的層數(shù)和輸入層、隱含層、輸出層各自的結(jié)點數(shù)，以使構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)達到最優(yōu)效果。本例中，隱含層取 1，輸入結(jié)點數(shù)為 2，分別代表觸角與翼長；中間隱含層的結(jié)點數(shù)取 3個就夠了。輸出的結(jié)點數(shù)取 2，設(shè) Af樣品的輸出是（ 1， 0）； Apf的輸出是（ 0， 1）時為理想輸出。由 15個已知樣品進行訓練，選出合適的權(quán)值。對于任一未知樣品，輸出元后，和靠近（ 1， 0）還是靠近（ 0， 1）對比，就可以判斷其歸屬了。輸入信號為， Af樣品的輸出是（ 1， 0）； Apf的輸出是（ 0， 1）學習 ,檢驗 ,預測 ? 結(jié)構(gòu) McCullochPitts輸出函數(shù)定義為： McCullochPitts神經(jīng)元 Input signal Synaptic weights Summing function Activation function Output y x1 x2 xn w2 wn w1 ? ?? )(?fθ ?????????? ??0x0,0x1,s g n ( x )其中，)θxws g n (θ)f ( zyn1iii總結(jié) MP模型總結(jié) ? 介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單最最基本的原理和實例原理。習題來解決哪些方面的問題？元哪六個基本特性？ 3. 圖解 MP模型。 Hebb學習規(guī)則的基本思想。

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