线性判别函数人工神经元网络模型.pptxVIP

人工神经网络

ArtificialNeuralNetworks

1概念人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来高科技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。应用它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人工智能研究中的活跃领域。10.1人工神经网络概述

10.1人工神经网络概述2概念解释（1）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。（2）神经网络是一个由大量简单的处理单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统(3)ANN力求从四个方面去模拟人脑的智能行为物理结构计算模拟存储与操作训练

组处理单元（PE或AN）；1理单元的激活状态（ai）；2个处理单元的输出函数（fi）；3理单元之间的联接模式；4递规则（∑wijoi）；5处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活值的激活规则（Fi）；6过经验修改联接强度的学习规则；7统运行的环境（样本集合）。83主要组成10.1人工神经网络概述

信息的分布表示运算的全局并行和局部操作处理的非线性人工神经网络的特点10.1人工神经网络概述

10.2神经元的结构与功能特性生物神经元的结构神经细胞是构成神经系统的基本单元，称之为生物神经元，简称神经元。神经元主要由三部分构成（1）细胞体（2）轴突（3）树突（4）突触(如图10.1)

10.2神经元的结构与功能特性人工神经元的工作过程对于某个处理单元（神经元）来说，假设来自其他处理单元（神经元）i的信息为Xi，它们与本处理单元的互相作用强度即连接权值为Wi,i=0,1,…,n-1,处理单元的内部阈值为θ。

01而处理单元的输出为02那么本处理单元（神经元）的输入为10.2神经元的结构与功能特性

10.3BP神经网络模型与学习算法Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(BackPropagation)学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。J.McClellandDavidRumelhart

1BP神经网络模型三层BP网络结构

必须处处可导一般都使用S型函数激活函数01输入输出使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系021BP神经网络模型

1BP神经网络模型（4）输出的导数根据S型激活函数的图形可知,对神经网络进行训练，应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内

神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望的输出。对各连接权值的动态调整权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。学习的过程：学习的本质：学习规则：2BP网络的标准学习算法

2BP网络的标准学习算法-算法思想修正各单元权值学习的类型：有导师学习核心思想：将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传学习的过程：信号的正向传播误差的反向传播将误差分摊给各层的所有单元－－－各层单元的误差信号

2BP网络的标准学习算法-学习过程1234正向传播：输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层判断是否转入反向传播阶段：若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符误差反传误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元的权值网络输出的误差减少到可接受的程度进行到预先设定的学习次数为止

2BP网络的标准学习算法(7)网络结构输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元,输出层有q个神经元(8)变量定义输入向量;隐含层输入向量；隐含层输出向量;输出层输入向量;输出层输出向量;期望输出向量;

输入层与中间层的连接权值:01隐含层与输出层的连接权值:02隐含层各神经元的阈值:03输出层各神经元的阈值:04样本数据个数:05激活函数:06误差函数：072BP网络的标准学习算法

标准学习算法的主要步骤第一步，网络初始化给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e，给定计算精度值和最大学习次数M。第二步,随机选取第个输入样本及对应期望输出2BP网络的标准学习算法

2BP网络的标准学习算法第三步，计算各层各神经元的输入和输出

2BP网络的标准学习算法第四步，利用网络期望输出和实际输