神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論第一章-文庫吧資料
2025-01-14 06:42本頁面
【正文】 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 交替投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ APNN） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用凸集投影概念，在向量空間中建立模型，主要用于模式識別。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ CNN） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一單層連續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主要用于控制機械手的動作。主要用于相聯(lián)存儲。 缺點是需要徹底的訓練。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 自組織映射模型（ SOM ） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要是形成從一個密集簇到另一個簇的連續(xù)拓撲映射，并且映射矩陣密度隨第二個簇所給定的概率密度函數(shù)不同而不同。主要用于自適應(yīng)控制。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 多個自適應(yīng)線性元模型（ MADALINE） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是具有最小方差學習功能的線性網(wǎng)絡(luò)模型。主要用于從片段中進行圖像和數(shù)據(jù)的完全恢復(fù)。 缺點是對任何類型的問題均需大量的處理單元和連接。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 對流傳播模型（ CPN ） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種在功能上作為統(tǒng)計最優(yōu)化和概率密度函數(shù)分析的網(wǎng)絡(luò)模型?？梢杂糜趶臄?shù)據(jù)庫中提取知識。 缺點是 Boltzmann機的訓練時間長，Cauchy機會按一定的統(tǒng)計分布產(chǎn)生噪聲。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? Boltzmann機／ Cauchy機（ BCM ） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用一噪聲過程求得整個模型花費函數(shù)（ cost function） 的全局極小值。主要用于語言綜合、語言識別、自適應(yīng)控制等。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ BP） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一多層映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 雙向相聯(lián)存儲器（ BAM ） 該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由許多相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式兩層網(wǎng)絡(luò)，主要用作按內(nèi)容尋址的相聯(lián)存儲。主要用于連續(xù)的語音識別和教學機器人。 缺點是對轉(zhuǎn)換、失真及規(guī)模的變化較為敏感。ART1主要用于二值輸入， ART2和 ART3主要用于連續(xù)信號輸入。 ?按連接突觸性質(zhì)可以分為一階線性關(guān)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和高階非線性關(guān)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 。 ?按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能可分為連續(xù)型與離散型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定型與隨機型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 輸入 輸入 輸出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 之環(huán)境 ?環(huán)境內(nèi)容 ? 輸入 ? 輸出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 小結(jié) ? 傳播規(guī)則 ? 活躍規(guī)則 ? 輸出規(guī)則 ? 互連模式 ? 學習規(guī)則 ? 環(huán)境 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完整描述的六個要素。 ? 典型的學習規(guī)則 ? Hebbian學習規(guī)則 ? Delta學習規(guī)則 ? 學習的類型 ?聯(lián)想學習 ? 自聯(lián)想 ? 異聯(lián)想 ?規(guī)則發(fā)現(xiàn) 如果一個處理單元接收從另外一個處理單元來的輸入，那么當兩個單元都活躍時，它們之間的連接權(quán)值就應(yīng)該增大。 ? 活躍函數(shù)類型 恒等函數(shù)、閾值函數(shù)、 S型單調(diào)函數(shù) i )(tai)),(()1( iiii n e ttaFta ??1( ?tai
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