神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文資料(1)(參考版)
2025-01-07 14:41本頁面
【正文】 其中，神經(jīng)元的數(shù)學模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接方式以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方式是決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理性能的三大要素。 死記式學習中網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值一旦設(shè)計好了就不再變動 ， 因此其學習是一次性的 ， 而不是一個訓練過程 。 在這種學習模式中 ， 網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整不取決于外來教師信號的影響 ，可以認為網(wǎng)絡(luò)的學習評價標準隱含于網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部 。 當網(wǎng)絡(luò)對于各種給定的輸入均能產(chǎn)生所期望的輸出時 ， 即認為網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在導師的訓練下 “ 學會 ” 了訓練數(shù)據(jù)集中包含的知識和規(guī)則 ， 可以用來進行工作了 。 在學習訓練過程中需要不斷給網(wǎng)絡(luò)成對提供一個輸入模式和一個期望網(wǎng)絡(luò)正確輸出的模式 ，稱為 “ 教師信號 ” 。 ?改變權(quán)值的規(guī)則稱為學習規(guī)則或?qū)W習算法（亦稱訓練規(guī)則或訓練算法）。這一過程稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習或訓練，其本質(zhì)是可變權(quán)值的動態(tài)調(diào)整。 ? 互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：網(wǎng)絡(luò)中 任意兩個節(jié)點之間都可能存在連接 路徑 . 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1. 單純型層次型結(jié)構(gòu) ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 層次型結(jié)構(gòu)： 2.輸出層到輸入層有連接 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3.層內(nèi)有連接層次型結(jié)構(gòu) ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 前饋型網(wǎng)絡(luò) – 前饋 :網(wǎng)絡(luò)信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行 ? 反饋型網(wǎng)絡(luò) – 在反饋網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點都具有信息處理功能 ， 而且每個節(jié)點既可以從外界接收輸入 ， 同時又可以向外界輸出 。神經(jīng)元的信息處理特性是決定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體性能的三大要素之一 ，反映了神經(jīng)元輸出與其激活狀態(tài)之間的關(guān)系，最常用的轉(zhuǎn)移函數(shù)有 4種形式。 神經(jīng)元的人工模型 神經(jīng)元模型示意圖 神經(jīng)元的人工模型 })]({[)( jn1iijiijj Ttxwfto ??? ???τij—— 輸入輸出間的突觸時延； Tj —— 神經(jīng)元 j的閾值； wij—— 神經(jīng)元 i到 j 的突觸連接系數(shù)或稱
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