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网 络 优 化模 型 与 算 法 Network Optimization: Models Algorithms清华大学数学科学系 谢金星Email:jxiemath.tsinghua.edu :faculty.math.tsinghua.edujxie2004年7月8月 ---- 江西 庐山
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
运筹学——数据模型与决策 3最大流模型●周(v5)图王(v7)e5●周(v5)a6a8●w23●孙(v3)c67钱(v2)●基本概念e3王(v7)●李(v4)图王(v7) 在赋权的有向图中指定了一点称为发点(或称为源记为vs)指定另一点为收点(或称为汇记为vt)其余的点称为中间点并把图中的每一条弧的赋权数cij称之为弧(vivj)的容量这样的赋权有向图就称之为网络 可研究的模型: 第八讲
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
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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2.3 线性神经网络 2.3.1 线性神经元网络模型线性神经元模型它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数这允许输出可以是任意值而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或12.3.1 线性神经元网络模型线性神经元激活函数2.3.1 线性神经元网络模型线性神经元网络分类图示双输入输出如下式所示2.3.1 线性
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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 计 算 机 网 络 —OSI 七 层 模 型1OSI七层模型概述2OSI七层各层的功能作用总结3数据编码4交换网技术1OSI七层模型概述层 次层的名称英 文层的主要功能7应用层Application Layer 与用户应用进
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