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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pappt課件-文庫吧資料

2025-01-11 15:31本頁面
  

【正文】 學(xué)習(xí)時(shí),先隨機(jī)初始化權(quán)值,為了防止某個(gè)輸出單元的權(quán)值過大,造成不應(yīng)有的側(cè)重,在學(xué)習(xí)過程中 隨時(shí)將權(quán)向量進(jìn)行歸一化處理 ,即: 2ijijiji???? ??? ?i j j j iy ne t x??? ? ?? 當(dāng)樣本為歸一化樣本 ( ||x||=1)時(shí),學(xué)習(xí)可以按如下算法進(jìn)行: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 引言:人工智能聯(lián)結(jié)主義的學(xué)說 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 ? 感知器模型 ? BP網(wǎng)絡(luò)和 BP算法 ? 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)算法 ? 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)和側(cè)抑制 ? 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò) ? Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò) ? 生物神經(jīng)學(xué)的研究發(fā)現(xiàn),人的大腦皮層中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能是分區(qū)的,每個(gè)區(qū)域完成各自的功能。 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)和側(cè)抑制 ? 側(cè)抑制是在輸出層各個(gè)單元之間相互用較大的 負(fù)權(quán)值 輸入對(duì)方的輸出。 ? 引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制( 側(cè)抑制 )的前饋網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督學(xué)習(xí),完成 聚類任務(wù) 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 引言:人工智能聯(lián)結(jié)主義的學(xué)說 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 ? 感知器模型 ? BP網(wǎng)絡(luò)和 BP算法 ? 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)算法 ? 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)和側(cè)抑制 ? 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò) ? Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)和側(cè)抑制 ? 前饋網(wǎng)絡(luò)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí),需要同時(shí)提供輸入樣本和相應(yīng)的理想輸出。 ? 徑向基函數(shù)、隱層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)難以確定,目前尚無解決方案。 前者的作用是局部的,后者的作用是全局的 。這是一個(gè)線性優(yōu)化問題。 ?RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的兩個(gè)階段 ? 確定 RBF函數(shù)的中心: 無師學(xué)習(xí) ? 訓(xùn)練隱層與輸出結(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值: 有師學(xué)習(xí) RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 ?Step1: 對(duì)所有樣本的輸入進(jìn)行聚類(可以采用 k均值聚類算法),求得各隱層結(jié)點(diǎn) RBF函數(shù)的中心。 ? 線性分類: 把隱層看做是對(duì)輸入的非線性映射(通常將低維線性不可分的樣本映射到高維空間),再用線性分類器(輸出結(jié)點(diǎn)的輸出函數(shù)是線性函數(shù))分類。記為: ? ?22ex p 2iixxk x x????? ? ?????徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò) ?可以從兩個(gè)方面理解 RBF網(wǎng)絡(luò) ? 函數(shù)逼近: 把網(wǎng)絡(luò)看成對(duì)未知函數(shù) f(x) 的逼近器。 ? ?ik x x? xix其中: 輸入向量 第 i個(gè)隱結(jié)點(diǎn)的中心 ? 徑向基函數(shù) ( Radial Basis Function): 某種沿徑向?qū)ΨQ的標(biāo)量函數(shù) 。 ? 特征: ?只有一個(gè)隱層; ?隱層單元采用 徑向基函數(shù) 作為輸出函數(shù); ?輸入層到輸隱層單元間的權(quán)值固定為 1; ?輸出結(jié)點(diǎn)為線性求和單元 ?隱層到輸出結(jié)點(diǎn)的權(quán)值可調(diào) 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò) ? 徑向基函數(shù)的作用往往是局部的,離中心越遠(yuǎn)函數(shù)值越小。 BP算法的實(shí)用技術(shù) ?沖量項(xiàng)( momentum) ? 問題: 在 的區(qū)域,權(quán)值無法更新 ? ? 0Jww? ??BP算法的實(shí)用技術(shù) ?沖量項(xiàng)( momentum) ? 誤差曲面的“平坦區(qū)” 較小,學(xué)習(xí)速度慢 ? 解決方法: 如果讓當(dāng)前學(xué)習(xí)保持上一步學(xué)習(xí)的“慣性”,則可以較快 通過“平坦區(qū)” ? “慣性”的度量:沖量 ? ?Jww??BP算法的實(shí)用技術(shù) ?沖量項(xiàng)( momentum) ? 上一步(第 m步)的更新量 ? 第 m+1步的 BP算法更新量 ? 帶沖量的反向傳播學(xué)習(xí)規(guī)則 ? ? ? ? ? ?1m m m? ? ?? ? ? ?? ?BP m??? ? ? ? ? ? ? ? ? ?11 BPm mmm ? ?? ? ??? ? ?? ?? ?01???0? ?1??退化為 BP算法 勻速學(xué)習(xí) 通常
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