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典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)b-展示頁

2025-01-14 22:11本頁面

　　

【正文】 . . X0 = 1 w0 ? MP感知機是一個多輸入單輸出的模型，雖然結(jié)構(gòu)簡單，但具有一定的計算能力。 ? 通過學習（權(quán)重），它能夠正確地分類樣本（二分類），但只能線性分類。 ?單層感知機找不到相應(yīng)的權(quán)重來實現(xiàn) XOR邏輯 ?單層感知機不具備非線性分類能力！版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 11 第感知器感知器模型和用途多層感知器模型和學習算法多層感知器應(yīng)用實例版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 12 結(jié)構(gòu)特征：在輸入層和輸出層之間嵌入一層或多層隱含層。分類：含一個隱含層前向傳播網(wǎng)絡(luò) L+1層前向傳播網(wǎng)絡(luò) 多層感知器模型結(jié)構(gòu)特點：多層感知器模型和學習算法版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 13 多層感知器模型和學習算法 … … … x1 x2 xni 1ijw2kiwy1 y2 onyhnhni ,2,1 ??inj ,2,1 ?? onk ,2,1 ??1? 2?含一個隱層的感知器模型版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 14 隱含層輸出： 111ini ij j ijo w x???????????? ? ?11 ?? ?? XWO輸出層輸出： 221hnk k i i kiy w o????????????? ? ? ?? ?? ?? ?211122211222??????????????????XWWXWWOWY數(shù)學描述版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 15 … … … x1 x2 xni y1 y2 yno Llkw1hn )1( ?Lhn1ijwL?1?L?1?in onL+1層前向傳播網(wǎng)絡(luò) ? ?? ?? ?? ?? ?LLLLLLLL XWWWY ???? ?????????? ????? 12111211 ??版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 16 多層感知器模型的功能：多層感知器模型和學習算法 (1) 實現(xiàn)任意的布爾函數(shù)； (2) 在模式識別問題中，它能劃分輸入空間，生成復(fù)雜的邊界； (3) 最后，它能逼近從到的任意連續(xù)映射。網(wǎng)絡(luò)的訓練實質(zhì)上是對突觸權(quán)陣的調(diào)整，以滿足當輸入為 Xp時其輸出應(yīng)為 Yd。學習算法多層感知器模型和學習算法版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 18 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)W期望輸出dYpY網(wǎng)絡(luò)輸出pX輸入信號權(quán)值調(diào)整+前向計算反向計算學習算法結(jié)構(gòu)圖多層感知器模型和學習算法版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 19 ? ?????onipidip yyE1221誤差的平方和梯度下降法：權(quán)值的變化與誤差梯度的下降成正比，使誤差指標不斷減小。,2,1。3333333)()(????????????????????33( ) ( )l l l ld o f Ne t?? ???333333333)()(lllllllllllllN e tfodN e tN e tooJN e tN e tJJ????????????????????????學習算法（續(xù)）版權(quán)所有復(fù)制必究 2022 24 第二步：計算梯度 JJW 22 , ???2222 2 2 2 232313 3 213 3 2 21()()( ) ( ) ( )()k k kkik i k k i k k k i kmllkil l l kml l l lk k ilml lk k i k ilNe t z Ne tJ J J Jf Ne t yw Ne t w z Ne t w zo Ne tJf Ne t yo Ne t zd o f Ne t w f Ne t yw f Ne t y y?????? ? ?? ? ? ??? ? ?? ? ? ? ? ? ??? ???????? ? ???????? ? ????????? ? ? ????????.)( 22132 k

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