【摘要】學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好助手,可以仿照其中的代碼,只需修改個別參數(shù)便可以輕易實現(xiàn)自己需要完成的任務(wù)。p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始數(shù)據(jù)歸一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},
2024-08-09 08:32
【摘要】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Rumelhart,McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳BP(BackPropagation)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
2025-02-22 03:16
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系,華中科技大學(xué)2020年2月28日2020/11/232一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計四、改進BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2020/11/233一、內(nèi)容回顧
2024-12-20 20:05
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系,華中科技大學(xué)2022年2月28日2022/2/12一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計四、改進BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2022/2/13一、內(nèi)容回顧
2025-02-25 01:10
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概況人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,ANN):簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模擬人腦神經(jīng)細胞的工作特點:與目前按串行安排程序指令的計算機結(jié)構(gòu)截然不同。*單元間的廣泛連接;*并行分布式的信息存貯與處理;*自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力等。優(yōu)點:(1)較強的容錯性;
【摘要】2022/2/21BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Back-propagationArtificialNeuralNetworks2022/2/22張凌數(shù)計學(xué)院聯(lián)系電話:13605935915Email:2022/2/23主要參考書目1、PhilipD.Wasserman,NeuralComputing:
2025-02-25 03:59
【摘要】第7章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP?反向傳播網(wǎng)絡(luò)Back—PropagationNetwork,由于其權(quán)值的調(diào)整采用反向傳播(Backpropagation)的學(xué)習(xí)算法,因此被稱為BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)?是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)?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
2025-02-22 15:31
【摘要】第五章自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)???(ART)?BP網(wǎng)絡(luò)雖已得到廣泛應(yīng)用,然而,它在構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)時未能充分借鑒人腦工作的特點,因而其功能有許多不足之處:?對比之下,人腦的優(yōu)越性就極其明顯了。人的大腦是一個龐大、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它不僅可以記憶來自外界的各種信息,即具有可塑性,而且還可以將新、舊信息保存下來,即具有穩(wěn)定性。人的腦神經(jīng)系統(tǒng)
2025-03-12 21:14
【摘要】基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的智能控制神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特點:1)非線性2)分布處理3)學(xué)習(xí)并行和自適應(yīng)4)數(shù)據(jù)融合5)適用于多變量系統(tǒng)6)便于硬件實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史?始于19世紀(jì)末20世紀(jì)初,源于物理學(xué)、心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)的跨學(xué)科研究。?現(xiàn)代研究:20世紀(jì)40年代。從原理上證明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計算任何算術(shù)相邏
2025-02-23 05:21
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方法及應(yīng)用 實例分析 2024.6.10 第一頁,共二十頁。 一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識回憶 ?1、什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? ?:“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡 單...
2024-10-03 10:27
【摘要】智能中國網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Rumelhart,McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳BP(BackPropagation)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
2025-03-03 19:56
【摘要】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種改進方法研一隊:張之武2022年6月8日BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種改進方法?BP網(wǎng)絡(luò)存在的問題:????BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種改進方法?主要的改進策略:??BP
2025-07-12 22:33
【摘要】第七講基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的智能控制提要Outline?生物神經(jīng)元和神經(jīng)系統(tǒng)?人工神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分類?BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的公開問題生物神經(jīng)元和神經(jīng)系統(tǒng)?生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu):一個神經(jīng)元由樹突、軸突和細胞體三部分組成。樹突:是神經(jīng)元的輸入部分,它接受來自其它神
【摘要】武漢工程大學(xué)計算機學(xué)院第6章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)武漢工程大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院2一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計四、改進BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排武漢工程大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院3一、內(nèi)容回顧?感知機?自適應(yīng)線性元件武漢工程大學(xué)
2025-07-15 01:43
【摘要】2022/6/221人工神經(jīng)元模擬生物神經(jīng)元的一階特性。輸入:X=(x1,x2,…,xn)聯(lián)接權(quán):W=(w1,w2,…,wn)T網(wǎng)絡(luò)輸入:=∑xiwi向量形式:=XW2022/6/222xnwn∑x1w1x2w2=XW…激活函數(shù)執(zhí)行對該神經(jīng)元所獲得的網(wǎng)
2025-07-12 22:34