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
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
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并且使期望误差函数E[J]最小误差定义为期望特性与实际特性之差第五章 突触动力学Ⅱ:
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四章 突触动力学 非监督学习复习 1 Heb学习法则 简化后可得20224201第四章 突触动力学 非监督学习复习 2 竞争学习法则 其中含有一个陡峭逻辑响应函数20224202第四章 突触动力学 非监督学习复习 3 微分Heb学习法则20224203第四章
点火加温或催化剂反应物 产物 N2 3H2 = 2NH3起始浓度(mol·L-1) 02秒钟后浓度(mol·L-1) 反应速率:反应物分子的平均能量设基元反应为 A P 具有各动能值分子的
第四章 突触传递与突触活动轴突细胞核当神经冲动传到轴突末梢突触前膜电-化学-电过程机制刺激 轴突2突触后N元产生IPSP抑制性中间N元释放抑制性递质EPSP1.乙酰胆碱(Ach):第一个确定 的神经递质广泛存在于中枢 和周围神经系统中2. 生物胺类 ① 去甲肾上腺素(NE) ② 肾上腺素(Ad) ③ 多巴胺(DA) 爱情毒药多巴胺 ④
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 3. 药代动力学PKPD( DMPK)1991年前40的受试化合物因为不适宜的药代性质(吸收不完全代谢太快或广泛分布不合理等)而终止.药物作用的三个重要相给药剂量剂型崩解药物溶出产生药理药性的作用部位药剂相药代动力相药效相吸收可供吸收药物生物利用度与蛋白结合药物游离药物代谢失活代谢活化失活产物失活产物转运形式组
第七章 一维定常可压缩管内流动 7.1 理想气体在变截面管道中的流动 7.2 收缩喷管 7.3 拉伐尔喷管 7.4 超声速内压式进气道及其它变截面管流7.5 等截面摩擦管流 7.6 气体在有热交换的管道内的流动 7.7 变流量加质管流 基本方程组§7.1 理想气体在变截面管道中的流动截面积变化对气流参数的影响dA < 0 dA > 0 气流参数比 §7.2 收缩喷管发动机尾喷管
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