机器学习算法之神经网络(共39张PPT).ppt

神经网络基本概念;生物神经元的模型;神经元的数学模型;神经元的数学模型;562510713320

BP神经网络的设计分析

设：输出层中第k个神经元的实际输出为yk，输入为netk；

172.

*两层单元之间为全互连；

BP神经网络的应用实例

700.

BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即误差后向传播神经网络，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的网络模型之一。

若j是隐层神经元，则：

850.

第一步：对权值和神经元阈值初始化：(0，1)上分布的随机数。

BP神经网络的设计分析;神经网络学习方法;δ学习规则

;感知器;设输入模式向量，，共M类。;感知器例子;权重更新算法;权重更新示例;阈值更新;神经网络模型;BP神经网络;BP神经网络结构;相邻低一层中任一

BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即误差后向传播神经网络，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的网络模型之一。

把训练样本输入感知器，得到分类结果（-1或1）

xi(t)：第j个神经元的第i个输入。

362102411099

892.

神经元的连接方式不同，网络的拓扑结构也不同，人工神经网络的拓扑结构是决定人工神经网络特征的第二要素，根据神经元之间连接的拓扑结构不同，可将人工神经网络分成两类，即分层网络和相互连接型网络。

302.

451.

神经网络的学习体现在：权值变化；

某地区20年公路运量数据

3）分类：把输入向量以所定义的合适方式进行分类。

感知器结构示意图

29.

350.

若j是输出层神经元，则：;S型输出函数：;对输入模式Xp，若输出层中第k个神经元的期望输出为

dpk，实际输出为ypk。输出层的输出方差：;令，可得;BP算法建模步骤：;BP算法步骤：;BP神经网络的设计分析;BP神经网络的应用实例;某地区20年公路运量数据

年份人口数量机动车数量公路面积公路客运量公路货运量

20.550.60.0951261237

22.440.750.1162171379

25.370.850.1177301385

27.130.900.1491451399

29.451.050.20104601663

30.11.350.23113871714

30.961.450.23123531834

34.061.600.32157504322

36.421.700