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8.1 人工神经网络发展概况人工神经网络(Artificial Neural NetworksANN): 简称神经网络模拟人脑神经细胞的工作特点:与目前按串行安排程序指令的计算机结构截然不同 单元间的广泛连接 并行分布式的信息存贮与处理 自适应的学习能力等优点: (1) 较强的容错性(2) 很强的自适应学习能
优点: 形式神经元的数学模型提出 神经网络基本概念产生输出脉冲图 人工神经元模型输出函数 f:也称作用函数非线性 学习:由 有:djyj(t):第j个神经元的期望输出与实际输出—— 前馈网络 双层(输入层输出层) 两层单元之间为全互连 连接权值可调 权值更新方法:δ学习规则 dj:第j个神经元的期望输出性能优势:识别分类只允许一层连接权可调 i
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7章 7.2 典型神经网络--BP反向传播网络 Back—Propagation Network由于其权值的调整采用反向传播(Backpropagation)的学习算法因此被称为BP网络BP网络 是一种单向传播的多层前向网络其神经元的变换函数是S型函数因此输出量为0到1之间的连续量它可以对非
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7.3 神经网络算法7.3.1 神经网络的基本原理 人工神经网络是在研究生物神经系统的启发下发展起来的一种信息处理方法它模拟生物神经系统结构由大量处理单元组成非线性自适应动态系统具有高度非线性的超大规模实践特性网络的全局作用大规模并行分布处理及高度的鲁棒性和容错性有联想记忆抽象概括和自适应能力这种抽象概括和自适应能力
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五pany Logo单击此处编辑母版标题样式BP神经网络 杜娜 计研112 2012年3月10日 Contents BP神经网络的定义概述3 人工神经网络的工作原理2 应用举例5人工神经网络的起源
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BP神经网络1一内容回顾二BP网络三网络设计四改进BP网络五内容小结内容安排2一内容回顾 感知机自适应线性元件3一内容回顾 感知机感知机简介神经元模型网络结构功能解释学习和训练局限性自适应线性元件4一内容回顾 感知机自适应线性元件A
翼长 触角长 类别 Af Af Af Af Af Af Af1引例1引例2BP神经网络原理BP神经网络MATLAB工具箱中提供的函数:(4)利用训练好的BP网络对原始数据进行仿真具体程序为利用原始数据对B
概述将误差分摊给各层的所有单元---各层单元的误差信号 BP网络的标准学习算法第四步利用网络期望输出和实际输出计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数 BP网络的标准学习算法>0此时Δwho<0函 数 名12298销量
BP神经网络算法 简介:BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程它的学习规则是使用最速下降法通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值使网络的误差平方和最小BP神经
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