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神經(jīng)網(wǎng)絡bp算法ppt課件-展示頁

2025-01-14 15:31本頁面
  

【正文】 輸入和期望輸出 計算隱層和輸出層的輸出 迭代次數(shù)加 1 調節(jié)輸出層和隱層的連接權值 pjopjhjihkjkpjopkokjokjxtwtwOtwtw??????????)()1()()1( 改變訓練樣板 訓練樣終止? 迭代終止? BP算法的基本流程 No No y y BP網(wǎng)絡模式識別 ? 一、 ? 由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習、自組織和并行處理等特征,并具有很強的容錯能力和聯(lián)想能力,因此,神經(jīng)網(wǎng)絡具有模式識別能力。22????????kkxkekkjjjjj??????? ? ? ? ? ? ? ?? ?11 22222 ??????? kkkk jjjjj ??????? ? ? ? ? ? ? ?? ?11 ??????? kkkk ijijijijij ??????? ? ? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ?? ? ? ?? ?1])1([1139。輸出層輸出 ? ? ??jjjn xky39。 BP網(wǎng)絡用途 1)函數(shù)逼近:用輸入矢量和相應的輸出矢量訓練一個網(wǎng)絡逼近 — 個函數(shù); 2)模式識別:用一個特定的輸出矢量將它與輸入矢量聯(lián)系起來; 3)分類:把輸入矢量以所定義的合適方式進行分類; 4)數(shù)據(jù)壓縮:減少輸出矢量維數(shù)以便于傳輸或存儲。 在正向傳播過程中,輸入信息從輸入經(jīng)隱含層逐層計算傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。 學習的目的: 是用網(wǎng)絡的實際輸出 A1, A2, ……A q與目標矢量 T1, T2, ……T q之間的誤差來修改其權值 使 Al (l= l, 2… , q)與期望的 Tl盡可能地接近; 即: 使網(wǎng)絡輸出層的誤差平方和達到最小。 BP學習規(guī)則 BP算法屬于 δ算法,是一種監(jiān)督式的學習算法。 2)在一般情況下,均是在隱含層采用 S 型激活函數(shù),而輸出層采用線性激活函數(shù)。 ?層與層之間采用全互聯(lián)方式,同一層單元之間不存在相互連接。 ? 網(wǎng)絡中心思想是梯度下降法 通過梯度搜索技術,使網(wǎng)絡實際輸出值與期望輸出值的誤差均方值最小。第 7章 典型神經(jīng)網(wǎng)絡 BP ?反向傳播網(wǎng)絡 Back— Propagation Network,由于其權值的調整采用反向傳播( Backpropagation) 的學習算法,因此被稱為 BP網(wǎng)絡。 BP網(wǎng)絡 ?是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡 ?其神經(jīng)元的變換函數(shù)是 S型函數(shù),因此輸出量為 0到 1之間的連續(xù)量 ?它可以對非線性可微分函數(shù)進行權值訓練,從而實現(xiàn)輸入到輸出的任意的非線性映射。 ?網(wǎng)絡的學習過程是一種誤差邊向后傳播邊修正權系數(shù)的過程 BP網(wǎng)絡結構 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構 輸入層 隱層 輸出層 輸 入 輸 出 BP網(wǎng)絡是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡 ?一般分三層:輸入層,隱層,輸出層,也可以有 2層或更多個隱層。 1)輸入層單元無轉換函數(shù),直接接收信號傳給下一層,所以有些書不認為輸入層是一個網(wǎng)絡層。 …… …… …… x1 x2 xn y1 yp 只有當希望對網(wǎng)絡的輸出進行限制,如限制在 0和1之間,那么則在輸出層包含 S 型激活函數(shù) BP網(wǎng)絡特點 ?是多層網(wǎng)絡,包括輸入層、隱層和輸出層 ?層與層之間采用全互連方式,同一層神經(jīng)元之間不連接 ?權值通過學習算法進行調節(jié) ?神經(jīng)元激發(fā)函數(shù)為 S函數(shù) ?層與層的連接是單向的,信息傳播是雙向的 感知機網(wǎng)絡利用輸出誤差只能修改最后一層的權值 而 BP網(wǎng)絡實現(xiàn)了多層學習,每一層的
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