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人工神经网络介绍讲解材料.ppt
人工神经网络 Artificial Neural Networks;何水明
大学数学部
联系电话Email:ddhsm@163.com
办公地点:数理学院楼214;主要参考书目;前言;例子:数据拟和;例子:学习样本集1; 学习样本集2;前言;前言;前言;前言;第一节 神经网络原理;人脑的活动机理;人脑的活动机理;人脑的活动机理;M-P模型(模拟人脑网络);在M-P模型基础上发展起来的常用神经网络模型如图所示:; ;神经元的工作过程一般是:
(1) 从各输入端接收输入信号xi;
(2) 根据连接权值wi,求出所有输入的加权和σ :
(3) 用某一特性函数 ( 又称作用函数) f 进行转换,得到输出y:; 第二节 神经网络模型 ; ; ;感知器;感知器;2、单层感知器及其算法
单层感知器只有一个计算层,它以信号模板作为输入,经计算后汇总输出,层内无互连,从输出至输入无反馈,是一种典型的前向网络,如图所示。 ;在单层感知器中,当输入的加权和大于等于阈值时,输出为1,否则为0或-1。它与M-P模型的不同之处是假定神经元间的连接强度(即连接权值wij )是可变的,这样它就可以进行学习。
单层感知器的学习及其算法:
学习的目的是调整连接权值,以使网络对任何输入都能得到所期望的输出 。
考虑仅有一个输出节点的情况,其中,xi是该输出节点的输入;wi 是相应的连接权值(i=1,2.…,n);y(t)是时刻t的输出;d是所期望的输出,它或者为1,或者为-1。学习算法如下:; (1) 给wi(0)(i=1,2,…,n)及阈值θ分别赋予一个较小的非零随机数作为初值;这里wi (0)表示在时刻t=0时第i个输入的连接权值。
(2) 输入一个样例X={x1,x2,…,xn}和一个所期望的输出d。
(3) 计算网络的实际输出: ; (4) 调整连接权值:
此处0η≤1,它是一个增益因子,用于控制调整速度。如果实际输出与已知的输出一致,表示网络已经作出了正确的决策,此时就无需改又wi(t)的值。
(5) 转到第(2)步,直到连接权值w,对一切样例均稳定不变时为止。; ;中国神经网络委员会(CNNC)简介 ;中国神经网络委员会(CNNC)简介;中国神经网络委员会(CNNC)简介;中国神经网络委员会(CNNC)简介;中国神经网络委员会(CNNC)简介;中国神经网络委员会(CNNC)简介;
本讲结束!
谢谢大家!
20110829
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