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4.2 人工神经网络的模型及算法 常用的神经网络模型:BP网络Hopfield网络动态递归网络自组织神经网络RBF网络等4.2.1 感知器模型(perceptron) 美国心理学家Rosenblatt于1957年提出 是一个具有单层神经元的神经网络 最简单的前向网络 主要用于模式分类以及基于模式分类的学习控制和多模
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 第六章 人工神经网络模型 我们不可能对生物学上的神经网络作完全的了解只可能在某种成度上描述我们所了解的情况同样人工神经网络也只可能是在某种程度上对真实的神经网络的一种模拟和逼近 § 6.1神经元模型生物神经元模型神经元neuronneural cell也就是神经细胞人脑就是由大量神经元
神经网络算法简介一引例 1981年生物学家格若根(W. Grogan)和维什(W.Wirth)发现了两类蚊子(或飞蠓midges).他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角长数据如下:翼长 触角长 类别 1.64 1.38 Af 1.82 1.38 Af 1.90 1.38 Af 1.70 1.40
机器学习论文题 目: 人工神经网络模型及仿真 学 院: 电子工程学院 专 业: 电路与系统 姓 名: 学 号: Created with an evaluation copy of
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神经网络工具箱中的神经网络模型神经网络工具箱简介MATLAB 7对应的神经网络工具箱的版本为Version 4.0.3它以神经网络理论为基础利用MATLAB脚本语言构造出典型神经网络的激活函数如线性竞争性和饱和线性等激活函数使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用还可根据各种典型的修正网络权值规则加上网络
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神经网络工具箱中的神经网络模型神经网络工具箱简介MATLAB 7对应的神经网络工具箱的版本为Version 4.0.3它以神经网络理论为基础利用MATLAB脚本语言构造出典型神经网络的激活函数如线性竞争性和饱和线性等激活函数使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用还可根据各种典型的修正网络权值规则加上网络
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2.4 BP神经网络模型与学习算法概述RumelhartMcClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagation)学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差再用这个误差估计更前一层的误差如此一层一层的反传下去就获得了所有其他各层的误差估计 J. McC
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人工神经网络算法概述报告人:张宝生人工神经网络的结构1神经元及其特性 连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元每个构造起网络的神经元模型模拟一个生物神经元. 神经元单元的偏置(阈值) 激励函数 权重系数??? 神经网络的基本类 型人工神经网络的基本特性???
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数学模型Mathematical Model主讲:周仲礼(12)人工神经网络(Artificial Neural Networks简称NN)所谓NN就是为模仿人脑工作方式而设计的一种机器它可以用电子或光电元件实现也可以用软件在常规计算机上仿真是一种具有大量连接的并行分布式处理器具有通过学习获取知识并解决问题的能力且知识是分布存
概述(1) Boltzmann机的网络结构BM网络状态演变的能量特征 由此式可见对网络进行足够多次迭代搜索后BM神经网络处于哪一种状态的概率即取决于该网络在此状态下的能量也取决于温度参数T显然非常重要的一点是能量低的状态出现的概率大例如 因此相应于各极小点的状态出现的概率就大于周围状态出现的概率进而全局最小点出现的概率就大于局部极小点出现的概率Boltzmann机学习算法的MATLAB实现小结
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报