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
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
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2.5径向基函数神经网络模型与学习算法概述 1985年Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis FunctionRBF)方法 1988年 Moody和Darken提出了一种神经网络结构即RBF神经网络RBF网络是一种三层前向网络RBF网络的基本思想 用RBF作为隐单元的基构成隐含层空间将输入矢量
??? ?? ??? ????? ??? ???? ??????? ???? ???? ????? ??BP反向传播神经网络管理学院 王萱讲课目录1.误差反向传播神经网络的提出2.误差反向传播神经网络结构3.误差反向传播神经网络处理单元模型4.误差反向传播学习算法5.误差反向传播学习算法的数学基础6.误差反向传播学习算法的改进7.小结误差反向传播神经网络的提出单层感知机模型
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
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
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
成绩评定1出勤率(到课率和上机)2作业一次3论文一篇60年代末 生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群体人类大脑的神经细胞大约在1011一1013个左右神经细胞也称神经元是神经系统的基本单元它们按不同的结合方式构成了复杂的神经网络通过神经元及其联接的可塑性使得大脑具有学习记忆和认知等各种智能 (2) 神经网络基本理论 ? 神经网络的非线性特性包括自组织自适应
城市环境质量综合评价的径向基函数神经网络模型﹡ 楼文高作 者:楼文高男1964年生硕士在读博士教授主要从事人工神经网络理论多指标综合评价等现代数据处理技术在环境科学与工程中的应用研究上海市教委高等学校科学技术发展基金资助项目的部分内容(01H03)(上海理工大学上海200093)摘要 根据城市环境质量各单评价指标分级标准利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据应用非线性模拟性
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