線性判別函數(shù)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型-展示頁
2025-06-04 18:07本頁面
【正文】 播 誤差的反向傳播 將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元－－－各層單元的誤差信號 修正各單元權(quán)值 2 BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法 學(xué)習(xí)過程 ?正向傳播： ? 輸入樣本－－－輸入層－－－各隱層－－－輸出層 ?判斷是否轉(zhuǎn)入反向傳播階段： ? 若輸出層的實際輸出與期望的輸出（教師信號）不符 ?誤差反傳 ? 誤差以某種形式在各層表示－－－－修正各層單元的權(quán)值 ?網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度 進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止 2 BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法 ?(7)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?輸入層有 n個神經(jīng)元，隱含層有 p個神經(jīng)元 , 輸出層有 q個神經(jīng)元 ?(8)變量定義 ?輸入向量 。( ) ( 1 )1 e ( 1 e ) ne t ne tne t y y?? ? ? ????根據(jù) S型激活函數(shù)的圖形可知 ,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，應(yīng)該將 的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi) 2 BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法 ?（ 1）學(xué)習(xí)的過程： ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值 ,以使網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷地接近期望的輸出。 神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能特性 ???10niiixw而處理單元的輸出為 )xw(fy1n0iii ??? ???那么本處理單元（神經(jīng)元）的輸入為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法 ?Rumelhart， McClelland于 1985年提出了 BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳 BP(Back Propagation)學(xué)習(xí)算法 ?BP算法基本原理 ?利用輸出后的誤差來估計輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用這個誤差估計更前一層的誤差，如此一層一層的反傳下去，就獲得了所有其他各層的誤差估計。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 ?4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) （ 1） 信息的分布表示 （ 2）運(yùn)算的全局并行和局部操作 （ 3）處理的非線性 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能特性 1. 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu) 神經(jīng)細(xì)胞是構(gòu)成神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元，稱之為生物神經(jīng)元 ，簡稱 神經(jīng)元 。簡單地講，它是一個 數(shù)學(xué)模型 ，可以用 電子線路 來實現(xiàn)，也可以用 計算機(jī)程序 來模擬，是人工智能研究的一種方法。 （ 3）應(yīng)用 它已在模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等多個方面得到應(yīng)用，成為人工智能研究中的活躍領(lǐng)域。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 ?1概念 （ 1） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 是集腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)和 信息科學(xué)等多學(xué)科的交叉研究領(lǐng)域，是近年來 高科技領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。 （ 2）它的研究目標(biāo) 是通過研究人腦的組成機(jī)理和思維方式，探索人類智能的奧秘，進(jìn)而通過模擬人腦的結(jié)構(gòu)和工作模式，使機(jī)器具有類似人類的智能。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 ?2 概念解釋 （ 1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks，簡記作 ANN），是對人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描述。 （ 2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個由大量簡單的處理單元組成的高度復(fù)雜的大規(guī)模非線性自適應(yīng)系統(tǒng) (3)ANN力求從四個方面去模擬人腦的智能行為 ?物理結(jié)構(gòu) ?計算模擬 ?存儲與操作 ?訓(xùn)練 ?3主要組成 （ 1） 一組處理單元 （ PE或 AN） ； （ 2） 處理單元的 激活狀態(tài) （ ai） ； （ 3） 每個處理單元的 輸出函數(shù) （ fi） ； （ 4） 處理單元之間的 聯(lián)接模式 ； （ 5） 傳遞規(guī)則 （ ∑ wijoi） ； （ 6） 把處理單元的輸入及當(dāng)前狀態(tài)結(jié)合起來產(chǎn)生激活值的 激活規(guī)則 （ Fi） ； （ 7） 通過經(jīng)驗修改聯(lián)接強(qiáng)度的 學(xué)習(xí)規(guī)則 ； （ 8） 系統(tǒng)運(yùn)行的環(huán)境 （ 樣本
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