突触:神经元相联系的部位对树突的突触为兴奋性的使下一个神经元兴奋对胞体的突触为抑制性的阻止下一个神经元兴奋xi:输入神经元的输入值无限次可微则:y=sgn (WTX) 即: y =f (WTX) 用样本训练时若x∈ωig(x)>0则w不变 若g(x)<0则修改w直到所有样本都满足条件为止输入训练模式xk计算判别函数值wT(k)xk 6感知器算
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1一内容回顾 反向传播网络(Back-Propagation Network简称BP网络)是将W-H学习规则一般化对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络 权值的调整采用反向传播(Back-propagation)的学习算法它是一种多层前向反馈神经网络其神经元的变换函数是S型函数输出量为0到1之间的连续量它可实现从输入到输出的任意的非线性映射8感知器和自适应线性元件
智能控制技术西安工业大学 电 信 学 院宋 晓 茹第七章 神经网络控制系统 74 反馈神经网络模型Hopfield网络Hopfield网络属于无监督学习神经元网络。Hopfield网络是单层反馈网络,是一种全连接加权无向图,可分为连续型和离散型二种形式。 74 反馈神经网络模型Hopfield网络 1982年,J.Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络,这个网络称为Hopfield网络模
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2章Matlab与神经网络工具箱 12.1 Matlab简介Matlab的首创者Cleve Moler博士在数值分析特别是在实值线性代数的领域中很有影响Matlab(Matrix Laboratory即矩阵实验室) Matlab于1984年推出了正式版本后来Moler组建了一个名为MathWorks的软件开发(htt
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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