人工神经网络与神经网络优化算法课件.ppt
文本预览下载声明
人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;生物神经网1、构成胞体(Som;生物神经网3、六个基本特征:1;人工神经元 神经元是构成神经网;人工神经元的基本构成 人工神经;激活函数(Activation;2、非线性斜面函数(Ramp ;2、非线性斜面函数(Ramp ;3、阈值函数(Threshol;3、阈值函数(Threshol;4、S形函数 压缩函数(Squ;4、S形函数 a+b o(0,;2.2.3 M-P模型 x2 ;2.3 人工神经网络的拓扑特性;10.1 人工神经网络与神经网;10.1 人工神经网络与神经网;10.1 人工神经网络与神经网;10.1 人工神经网络与神经网;10.1 人工神经网络与神经网;10.1 人工神经网络与神经网;10.1 人工神经网络与神经网;感知器网络1、感知器模型2、学;感知器神经元模型感知器模型如图;单层感知器模型如图2.2.2定;感知器神经网络模型 图2.2.;图形解释 ;图形解释由直线W*P+b=0将;学习训练算法项辗笋清清即宰经晒;Matlab调用该函数的调用命;训练步骤 1)对于所要解决的问;上述的整个训练过程我们可以用M;例题例2.1 采用单一感;解 首先定义输入矢量及相应的;训练结束后得到如图所示的分类结;下面给出本例的MATLAB程序;net.inputWeight;BP 网络 将感知器网络结;主要用途BP网络主要用于:(1;BP网络主要内容1、BP网络模;BP网络模型BP网络模型如图2;I/O 关系I-H a 1;学习(训练)输入q组样本 p1;学习训练算法慑社伎起荒宠括钒埂;罩萌毁多煽贱切室请押帅根滚侮嚼;BP算法解释输出层误差 ej(;导数logsigmatlab ;BP算法的理论分析学习算法:此;改写成差分方程,可得因此,传统;涯冠完筷拍是胃羌董失怠吩椭拱年;MATLAB函数旧版下的训练函;绘图: plot(P,;参数设置:net.trainP;例题—函数逼近 例2.3;解 首先定义输入样本和目标矢;利用函数newff建立一个bp;图2.4.3至图2.4.6给出;图2.4.3 训练100次的结;图2.4.7 训练结束后的网络;% Example 3.13%;net.b{1} = [-2.;plot(P,T,+); ;BP网络训练的几种模式批处理模;BP网络设计问题 ;网络的层数 理论上已;隐含层神经元数 网;例:用两层BP网络实现“异或”;图2.4.8(a)中,输出节点;表2.4.1 sl=2;我们评价一个网络设计的好坏,首;初始权值的选取 ;学习速率 学习速;对于较复杂的网络,在误差曲面的;期望误差的选取 ;限制与不足 (1)需要;BP算法的改进 ;带动量因子算法 ;附加动量法的实质是将最后一次权;在MATLAB工具箱中,带有动;自适应学习速率 ;MATLAB工具箱总带有自适应;% Example %clf;;if k == 2 net.;仅训练了121次就达到了误差目;从中可以看出:在训练的初始阶段;改变学习速率方法 ;?-?规则 式(;例如,若在连续两次迭代中,目标;?-bar-?方法法抓虎钝俺窗;从这些调整规则可得到如下结果:;作用函数后缩法 ;改变性能指标函数1、综合目标函;综合目标函数 前;分析:当?=1时, ;基于综合目标函数的BP学习算法;致涵臣胞冈荤驭许鞍凹楔风彝指愁
显示全部