神经网络理论与应用-基础BP课件

神经网络理论与应用神经网络理论与应用-基础BP第一部分生物神经元神经网络理论与应用-基础BP神经元电位活动神经网络理论与应用-基础BP神经元结构神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP突触的类型神经网络理论与应用-基础BP各种神经细胞神经网络理论与应用-基础BP神经元之间的联系神经网络理论与应用-基础BP第二部分人工神经元与神经网络神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP常用的激活函数神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP人工神经网络模型(a)简单的前向神经网络(b)具有反馈的前向神经网络(c)具有层内互联的神经网络神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP人工神经网络发展历史神经网络理论与应用-基础BP几种常见的神经网络神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络的学习过程模仿人类的学习过,神经网络的学习可以分为:(1)有导师学习(有监督式学习):(2)无导师学习(无监督式学习)(3)强化学习神经网络理论与应用-基础BP有导师学习神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP无导师学习

对于无监督学习,由于没有现成的信息作为响应用的校正,学习是靠对信息的观察来实现的。这种学习常用于输入模式的分类上。神经网络理论与应用-基础BP学习规则神经网络理论与应用-基础BP权值修正的一般表达式神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BPHebb规则举例神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP感知器规则举例神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BPDelta学习规则神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP第三部分

神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP模式前向传输神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP误差反向传播神经网络理论与应用-基础BP输出层权值,阈值的计算神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP隐层权值,阈值的计算神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BPBP算法的缺点神经网络理论与应用-基础BPBP网络的两种学习方式1.串行方式(Sequentialmode):也称为在线方式或随机方式.

每个样本(ExampleorPattern)经过前向计算后,都要根据其误差修改权值.

2.批方式(Batchmode):当样本集中的所有样本都经过前向计算后,再根据误差进行权值修正.每修正一次称为(Epoch)神经网络理论与应用-基础BPBP网络的应用举例-图形识别问题神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BP神经网络理论与应用-基础BPBP算法总结1.隐层到输出层的权值和阈值校正其中:Yj为隐层第j个神经元的输出2.输入层到隐层的权值和阈值校正其中:xi为输入层第i个神经元的输出神经网络理论与应用-基础BPBP网络的改进方案一、神经网络理论与应用-基础BP

从BP算法可以知道,隐层与输出层权值与阈值的修正均需要用到隐层的神经元输出yj,如果隐层的输出yj接近0或1都会使权值的修正不起作用,因此,为了加快收敛过程,可以限制S函数的输出:即当:yj<0.01时,可以取:yj=0.01