人工神经网络课件演示课件.pptVIP

*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧*∈?∩∪∧∨????≤≥≠⊙⊕??°φλμ≡①②③④⑤⑥⑦⑧智能信息处理技术华北电力大学*第5章人工神经网络前馈神经网络2人工神经网络基础知识1自组织神经网络3反馈神经网络4*5.2前馈神经网络单层感知器1多层感知器2误差反传(BP)算法3标准BP算法的改进4基于BP算法的多层前馈网络设计基础5*5.2.1、单层感知器1958年，罗森布拉特(Rosenblatt)提出一种具有单层计算单元的神经网络，称为“感知器”(Perceptron)。感知器是模拟人的视觉接受环境信息，并由神经冲动进行信息传递。感知器研究中首次提出了自组织、自学习的思想，而且对所能解决的问题存在着收敛算法，并能从数学上严格证明。单层感知器的结构与功能非常简单，较易学习和理解，是研究其他网络的基础。感知器模型：如图所示，单层感知器是指 只有一层处理单元的感知器。图中输入层 也称感知层，有n个神经元节点,这些节点 只负责引入外部信息，自身无信息处理能 力，每个节点接收一个输入信号。输出层 也称处理层，有m个神经元节点,每个节点 均有信息处理能力。 输入列向量：X=(x1,x2,…,xn)T 输出列向量：O=(o1,o2,…,om)T 权值列向量：Wj=(w1j,w2j,…,wnj)T 离散型单层感知器的转移函数一般采用符号函数：x1x2xixno1ojom························W1WjWm*5.2.1、单层感知器感知器功能 考虑如图所示单计算节点感知器的情况。则①设输入向量X=(x1,x2)T,则两个输入分量在几何上构成一个二维平面，输入样本可以用该平面上的一个点表示。则由方程确定的直线成为二维输入样本空间上的一条分界线。②设输入向量X=(x1,x2,x3)T,则三个输入分量在几何上构成一个三维空间。节点j的输出为由方程确定的平面成为三维输入样本空间上的一个分界面。③推广到n维空间的一般情况，设输入X=(x1,x2,…,xn)T,则n个输入分量在几何上构成一个n维空间。由方程可定义一个n维空间上的超平面。此平面可以将输入样本分为两类。ojx1x2xixn············Wj*5.2.1、单层感知器感知器的局限性 如果两类