ding神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件-在線瀏覽
2025-02-22 03:23本頁面
【正文】 絡(luò)連接的拓撲結(jié)構(gòu)分類和按網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息流向分類 ? 按 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)類型 (神經(jīng)元之間的連接方式 )分類 ?層次型結(jié)構(gòu) ：將神經(jīng)元按功能分成若干層， 如輸入層、中間層 (也稱為隱層 )和輸出層，各層順序相連 ?互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ：任意兩個節(jié)點之間都可能存在連接路徑 層次型結(jié)構(gòu) 有 3種典型的 結(jié)合方式 單純層次型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 輸出層到輸入層有連接的層次型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 層內(nèi)有互連的層次型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的 互連程度將 互連型 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 細分為 3 種情況。 實際應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能同時兼有其中一種或幾種形式 ?前饋型網(wǎng)絡(luò) :網(wǎng)絡(luò)信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到 輸出層逐層進行 ?反饋型網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種不同數(shù)學模型的主要區(qū)別在于采用了不同的 轉(zhuǎn)移函數(shù) ， 從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有不同的信息處理特性。 線性函數(shù) ，其輸入與輸出之間足簡單的純比例關(guān)系。以它為激發(fā)函數(shù)的神經(jīng)元也具有飽和特性。 幾種典型的神經(jīng)元傳遞函數(shù)形式 學習特性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 基本特性 學習 可定義為：根據(jù)與環(huán)境的相互作用而發(fā)生的行為改變， 其結(jié)果導(dǎo)致對外界刺激產(chǎn)生反應(yīng)的新模式的建立 學習過程離不開訓練， 學習過程就是一種經(jīng)過訓練而使個體在行為上產(chǎn)生較為持久改變 的過程 學習效果隨著訓練量的增加而提高，這就是學習的進步 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能特性由其連接的拓撲結(jié)構(gòu)和突觸連接強度， 即連接權(quán)值決定 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過對樣本的學習訓練，不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值 以及拓撲結(jié)構(gòu)，以使網(wǎng)絡(luò)的輸出個斷地接近期望的輸出， 這一過程稱為 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習或訓練 ， 其 本質(zhì) 是對可變權(quán)值的動態(tài)調(diào)整 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方式 是決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理性能的要素之一 改變權(quán)值的規(guī)則稱為 學習規(guī)則或?qū)W習算法 (亦稱訓練規(guī)則或訓練算法 ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法歸納為三類： 一類是 有導(dǎo)師學習 ， 二類為 無導(dǎo)師學習 ， 三類是 死記式學習 有導(dǎo)師學習 也稱為有監(jiān)督學習，這種學習模式采用的是糾錯規(guī)則。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出 同期望輸出進行比較，當網(wǎng)絡(luò)的輸出與期望的教師信號不符時，根 據(jù)差錯的方向和大小按一定的規(guī)則調(diào)整權(quán)值，以便下一次網(wǎng)絡(luò)的輸 出更接近期望結(jié)果。 無導(dǎo)師學習 也稱為無監(jiān)督學習。網(wǎng)絡(luò)能根據(jù) 特有的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和學習規(guī)則，在輸入信息流中發(fā)現(xiàn)任何可能存在的 模式和規(guī)律，同時能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的功能和輸入信息調(diào)整權(quán)值，這個過 程稱為網(wǎng)絡(luò)的自組織，其結(jié)果是使網(wǎng)絡(luò)能對屬于同一類的模式進行 自動分類。 在有導(dǎo)師學習中，提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習的外部指導(dǎo)信息超多，神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)學會并掌握的知識越多，解決問題的能力也就超強。死記式學習中網(wǎng) 絡(luò)的權(quán)值一旦設(shè)計好了就不再變動，因此其學習是一次性的，而 不是一個訓練過程
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