目 录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc265157049 摘要 PAGEREF _Toc265157049 h 1 HYPERLINK l _Toc265157050 1概率神经网络 PAGEREF _Toc265157050 h 1 HYPERLINK l _Toc265157051 1.1网络模型 PAGEREF _
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增量式神经网络聚类算法?收稿日期:2015-09-28 基金项目:国家自然科学基金资助项目(6153200161472436)简介:刘培磊(1984-)男江苏连云港人博士研究生E-mail: 王挺(通信)男教授博士博士生导师E-mail:刘培磊12唐晋韬1谢松县1王挺1(1.国防科学技术大学 计算机学院湖南 长沙 4100732.国防信息学院
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
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
Ch4 神经网络算法人的神经系统是由众多神经元相互连接而组成的一个复杂系统神经元又叫神经细胞它是神经组织的基本单位如下图所示它包括细胞体和突起二部分突起部分又分为轴突和树突轴突稍长构成神经纤维树突稍短分支多神经元之间密切接触传递神经冲动的地方叫突触它主要是一个神经元的轴突末端与另一个神经元的树突(或细胞体)之间的接触经过突触的冲动传递是有方向的突触进行的冲动传递有不同的效果有的使后一神经元发
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
BP神经网络讲解学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点在神经网络的发展进程中学习算法的研究有着十分重要的地位目前人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的所以有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于多种模型不过有时人们也称算法 为模型自从40年代Hebb提出的学习规则以来人们相继提出了各种各样的学习算法其中以在1986年Rumelhar
BP神经网络算法三层BP神经网络如图:目标输出向量传递函数输出层输出向量输入层输入向量隐含层隐含层输出向量权值为传递函数设网络的输入模式为隐含层有h个单元隐含层的输出为输出层有m个单元他们的输出为目标输出为设隐含层到输出层的传递函数为输出层的传递函数为g于是::隐含层第j个神经元的输出其中:输出层第k个神经元的输出此时网络输出与目标输出的误差为显然它是的函数下面的步骤就是想办法调整权值使减小由高等
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
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