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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講義ppt課件(參考版)

2025-01-11 05:18本頁面
  

【正文】 大多數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都采用這種方法 ?學(xué)習(xí)方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的核心問題 權(quán)值確定 ? Donall Hebb根據(jù)生理學(xué)中條件反射機理,于1949年提出的神經(jīng)元連接強度變化的規(guī)則 – 如果兩個神經(jīng)元同時興奮 (即同時被激活 ),則它們之間的突觸連接加強 – a為學(xué)習(xí)速率, Vi, Vj為神經(jīng)元 i和 j的輸出 ? Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本規(guī)則,幾乎所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則都可以看作 Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則的變形 Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則 ?用已知樣本作為教師對網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí) ?學(xué)習(xí)規(guī)則可由二次誤差函數(shù)的梯度法導(dǎo)出 ?誤差校正學(xué)習(xí)規(guī)則實際上是一種梯度方法 – 不能保證得到全局最優(yōu)解 – 要求大量訓(xùn)練樣本,收斂速度慢 – 對樣本地表示次序變化比較敏感 誤差校正規(guī)則 ()ij i ijv? ? ?? ? ? 無教師學(xué)習(xí)規(guī)則 ? 這類學(xué)習(xí)不在于尋找一個特殊
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