根据神经网络运行过程中的信息流向可分为前馈式和反馈式两种基本类型前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定而与网络先前的输出状态无关 反馈网络的输入就是网络的状态初始值表示为X(0)=[x1(0)x2(0)…xn(0)]T(2)网络的异步工作方式 定理1 对于DHNN 网若按异步方式调整网络状态且连接权矩阵W 为对称阵则对于任意初态网络都最终收敛到一个吸引子 (8
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9 反馈型神经网络Recurrent Neural Network 反馈型神经网络是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络其结构比前馈网络要复杂得多典型的反馈型神经网络有:Elman网络和Hopfield网络 Elman网络是两层反向传播网络隐层和输入向量连接的神经元其输出不仅作为输出层的输入而且
3-1则由方程 wijx1w2jx2w3j –Tj=0 确定了三维空间上的一个分界平面 设输入向量X=(x1 x2 … xn)T逻辑与真值表用感知器实现逻辑或功能感知器的学习(4)调整各节点对应的权值Wj(t1)= Wj(t)η[djp-ojp(t)]Xp j=1 2…m 其中为学习率用于控制调整速度太大 会影响训练的稳定性太小则使训练的收敛速度变慢 一般取0<η≤1
网络结构形式非线性系统状态演变的形式3302023(1)状态轨迹为稳定点 状态轨迹从系统在t0时状态的初值N(t0)开始经过一定的时间t(t>0)后到达N(t0t)如果N(t0tΔt)=N(t0t)Δt>0则状态N(t0t)称为网络的稳定点或平衡点 即反馈网络从任一初始态P(0)开始运动若存在某一有限时刻t从t以后的网络状态不再发生变化:P(tΔt)= P(t)Δt>0则称该网络是
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140第三章 前馈型神经网络模型 1140第三章 前馈型神经网络模型 3.1 感知器(Perception) 3.2 多层前馈型神经网络 3.3 误差逆传播算法(BP算法)3.4 误差逆传播算法(BP算法)的若干改进3.5 使用遗传算法(GA)训练前馈型神经网络方法3.6 前馈型神经网络结构设计方法 2140
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5 人工神经网络1 概述2 人工神经网络结构3 感知器4 自适应线性元件5 BP (Back-Propagation Network)网络6 反馈网络1 概述—人工智能和神经网络人工智能立足于逻辑运算符号操作通过算法实现智能行为主要用计算机模拟人脑的思维功能重点是解决机器的思维问题关键技术是解决知识的获取表示存储和使用人工智能
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版
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MATLAB与数字信号处理神经网络16神经网络技术6.1 神经网络概述6.2 感知机模型6.3 图象增强6.4 图象分割 6.526.1 神经网络概述神经网络的概念(ANN)神经网络技术的发展历史目前神经网络技术的研究神经网络已经应用到很多领域:如智能控制模式识别信号处理计算机视觉优化计算知识处理生物医学工程等
Neural Networks神经网络模型节点 神经网络节点建模节点字段选项神经网络节点的附加选项神经网络节点高级选项——多重方法神经网络高级选项——节点学习效率生成的神经网络总结页签
Click 技术讲座2wij ——代表神经元i与神经元j之间的连接强度(模拟生物神经元之间突触连接强度)称之为连接权ui——代表神经元i的活跃值即神经元状态vj——代表神经元j的输出即是神经元i的一个输入θi——代表神经元i的阈值 函数f表达了神经元的输入输出特性在MP模型中f定义为阶跃函数: o2网络的拓扑结构om12 由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算是不依赖于梯度信息或其它
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