单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章 突触动力学Ⅱ：有监督学习 当现有的先验知识不完全时就需要学习学习的方式取决于这一先验信息不完全的程度在监督学习过程中假设已知未来学习系统的期望响应并且使用期望值与实际值的差值(即学习系统的误差)去修正系统的行为而在非监督学习中是不了解学习系统的期望响应的

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章 突触动力学Ⅱ：有监督学习王衡目录1有监督的函数估计2有监督的学习相当于操作性条件反射3有监督的学习相当于有先验知识的随机模式学习4算法感知器LMSBP1.有监督的函数估计给定观察得到的随机矢量样本对： 要估计一个未知函数：f : x—y并且使期望误差函数E[J]最小误差=期望输出-实际输出1.有监督的函数估计

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级chapter 5 突触动力学Ⅱ—— 有监督学习：0622310213： 余 景 景本章内容要点有监督学习的理论解释有监督的函数估计有监督的学习相当于操作性条件反射有监督的学习相当于有先验知识的随机模式学习前馈网络的监督学习算法感知器最小均方误差(LMS)算

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级神经网络和模糊系统第五章突触动力学Ⅱ：有监督的学习张文革2006.11突触动力学Ⅱ：有监督的学习本章内容： 一预备知识 二有监督的函数估计 三监督学习就是有效的训练 四已知类隶属度的监督学习 五感知器MLS和BP算法一预备知识(1)1生物神经元模型 神经元是脑组织

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章 突触动力学Ⅱ：有监督学习神经网络的分类按网络结构分为：反馈网络和前馈网络按学习方式分为：监督学习和非监督学习本章主要论述前馈网络的监督学习算法包括感知器算法最小均方误差算法和反向传播(BP) 算法本章论述了监督学习是对未知平均误差层的随机近似即给定观察得到的随机矢量样本对：要估计一个未知函数：f : x—y并且使期望误