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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹ppt課件(已改無錯字)

2023-02-08 05:04:12 本頁面

　　

【正文】學(xué)習(xí)能力。 ? 兩種方式學(xué)習(xí)： ? 有教師的學(xué)習(xí) ? 無教師的學(xué)習(xí) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類 ?若按網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)劃分無反饋網(wǎng)絡(luò)；反饋網(wǎng)絡(luò)； ? 若按網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法劃分有教師的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；無教師的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)； ? 若按網(wǎng)絡(luò)的性能劃分連續(xù)型；離散型網(wǎng)絡(luò) 確定型；隨機(jī)型網(wǎng)絡(luò)； ?若按連接突觸的性質(zhì)劃分一階線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；高階非線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 。第二節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一、感知器模型感知器是由美國學(xué)者 Rosenblatt于 1958年提出的一個具有單層計(jì)算單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 1x 2xnx1y 2y my1? 2? m?11w 12w1mw21w22w2mw1nw2nwnmw單層感知器模型：線性閾值單元線性閾值單元是前向網(wǎng)絡(luò) (又稱前饋網(wǎng)絡(luò) )中最基本的計(jì)算單元，它具有 n個輸入 (x1，x2… ， x n)，一個輸出 (y)， n個連接權(quán)值 (w1，w2， … ， wn。 )，且符合下式：線性閾值單元示意感知器 ?只有一個節(jié)點(diǎn)的感知器： ?感知器輸出： ?利用簡單感知器可以實(shí)現(xiàn)邏輯代數(shù)中的一些運(yùn)算。取階躍函數(shù)作為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)。 1()niiiY f x w ?????1w2w iw nwY?nxix2x1x感知器 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1x 2x 12y x x?? 12y x x?? 1x感知器輸出： 1 1 2 2()y f x w x w ?? ? ?⑴ “與”運(yùn)算，當(dāng) 12 1 , ?? ? ? 時，上式完成邏輯“與”運(yùn)算。 ⑵ “或”運(yùn)算，當(dāng) 12 1 , ?? ? ?時，上式完成邏輯“或”運(yùn)算。 ⑶ “非”運(yùn)算，當(dāng) 時，上式完成邏輯“非”運(yùn)算。 121 , 0 , 1ww ?? ? ? ? ? 單層感知器及其算法單層感知器只有一個計(jì)算層，它以信號模板作為輸入，經(jīng)計(jì)算后匯總輸出，層內(nèi)無互連，從輸出至輸入無反饋，是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò) ，如圖所示。 ?在單層感知器中，當(dāng)輸入的加權(quán)和大于等于閾值時，輸出為 1，否則為 0或 1。它與 MP模型的不同之處是假定神經(jīng)元間的連接強(qiáng)度 (即連接權(quán)值 wij ）是可變的，這樣它就可以進(jìn)行學(xué)習(xí)。 ?單層感知器的學(xué)習(xí)及其算法： ?學(xué)習(xí)的目的是調(diào)整連接權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)對任何輸入都能得到所期望的輸出。 ?考慮僅有一個輸出節(jié)點(diǎn)的情況，其中， xi是該輸出節(jié)點(diǎn)的輸入； wi 是相應(yīng)的連接權(quán)值(i=1， 2． … ， n)； y(t)是時刻 t的輸出； d是所期望的輸出，它或者為 1，或者為 1。學(xué)習(xí)算法如下： (1) 給 wi(0)(i=1， 2， … ， n)及閾值 θ分別賦予一個較小的非零隨機(jī)數(shù)作為初值；這里 wi (0)表示在時刻 t=0時第 i個輸入的連接權(quán)值。 (2) 輸入一個樣例 X={x1， x2， … ， xn}和一個所期望的輸出 d。 (3) 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出： (4) 調(diào)整連接權(quán)值：此處 0η≤1，它是一個增益因子，用于控制調(diào)整速度。如果實(shí)際輸出與已知的輸出一致，表示網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)作出了正確的決策，此時就無需改又 wi(t)的

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