杨博——神经网络与函数式编程.pdf

第3章神经网络3-径向基函数网络(n)..doc 第三章径向基函数网络 44 3.1 径向基函数（Redial Basis Function，RBF） 44 3.2 径向基函数参数的选取 46 3.2.1 基函数中心的选取 46 3.2.2 权系数的确定 47 3.3 高斯条函数 48 第三章径向基函数网络径向基函数网络利用具有局部隆起的所谓径向基函数来做逼近或分类问题。它可以看作是一种前馈网络，所处理的信息在工作过程中逐层向前流动。虽然它也可以像BP网络那样利用训练样本作有教师学习，但是其更典型更常用的学习方法则与BP网络有所不同，综合利用了有教师学习和无教师学习两种方法。对于某些问题，径向基函数网络可能比BP网络精度

2017-01-21 约4.46千字 8页立即下载

神经网络的激活函数.docx PAGE 1- 神经网络的激活函数一、激活函数概述激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它能够将线性组合的神经元的输出映射到特定的区间，从而为神经网络引入非线性特性。这种非线性特性是神经网络能够学习复杂函数和模式的基础。一个典型的例子是Sigmoid激活函数，它在1970年代被提出，通过将输入值压缩到0和1之间，为神经网络引入了非线性。Sigmoid函数的引入使得神经网络能够处理非线性问题，这在传统的线性模型中是无法实现的。在神经网络的发展历程中，不同的激活函数被提出，旨在解决特定的问题。例如，ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数在2012年被AlexKrizh

2025-01-20 约2.53千字 5页立即下载

神经网络激活函数.docx PAGE 1- 神经网络激活函数一、激活函数概述激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它负责将输入数据映射到输出，为神经网络提供非线性特性，从而实现复杂模式的识别和学习。在深度学习中，激活函数的引入使得神经网络能够模拟人脑神经元的工作方式，通过非线性变换来提取和组合特征。激活函数的设计直接影响到神经网络的性能，包括其收敛速度、泛化能力以及最终输出的准确性。早期神经网络的研究中，由于缺乏有效的激活函数，导致网络只能学习到线性关系，难以处理非线性问题。随着Sigmoid和Tanh等激活函数的提出，神经网络开始能够处理非线性问题，并取得了显著的进展。Sigmoid函数因其输出范围在0到1之

2025-01-18 约2.33千字 4页立即下载

神经网络与(函数逼近) .ppt close all clf reset figure(gcf); echo on clc %NEWRB--设计径向基函数神经网络 %SIM--对径向基函数网络进行仿真 pause %P 是输入矢量，T是目标矢量 P=-1:0.1:1; T=sin(5*P)+cos(3*P); %画出待逼近函数的图形 plot(P,T,+); pause %设计径向基函数网络，对函数进行逼近 goal=0.01; %误差指标 sp=1; %扩展常数 mn=20; %神经元的最多个数 df=1; %训练过程的显示频率 net=newrb(P,T,goa

2017-10-02 约小于1千字 7页立即下载

神经网络大作业函数拟合.doc 人工神经网络第一次作业题目：使用函数试验MATLAB中的BP算法改变不同训练算法，观察效果；改变参数a,c的值，观察效果；改变隐层神经网络个数，观察效果；尝试：加入噪声的训练效果。一、改变不同训练算法，观察效果在MATLAB中，BP网络的训练函数一共有以下几种，改变不同训练算法，观察效果就是在其他参数不变只改变程序中训练函数的情况下，得到不同训练算法的训练结果。训练方法训练函数梯度下降法 traingd 有动量的梯度下降法 traingdm 自适应lr梯度下降法 traingda 自适应lr动量梯度下降法 traingdx 弹性梯度下降法 trainrp Fletcher-

2019-03-31 约4.67千字 14页立即下载

5神经网络.ppt 天津大学自动化学院 * 智能控制系统天津大学电气与自动化工程学院五天津大学自动化学院 神经网络的基本概念 1 前向网络及其主要算法 2 反馈网络 3 神经网络模型辨识 4 第三章 神经网络控制 神经网络控制 5 天津大学自动化学院基于人工神经网络的控制简称神经控制。神经网络是由大量人工神经元广泛互联而成的网络，具有很强的自适应性和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力。 1.1 生物神经元模型人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102～104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。

2017-05-28 约2.75千字 21页立即下载

2020-02-22 约小于1千字 20页立即下载

第2章-神经网络-（一）.ppt 3.反向误差传播比较预期输出和实际输出，计算输出层误差。 Tj——输出单元j的预期输出将得到的误差从后向前传播，前一层单元j的误差通过和它连接的后一层所有单元k的误差计算得到。 4.网络权值与神经元偏置调整可以一边后向传播误差，一边调整网络权重和神经元的阈值，也可以先计算得到所有神经元的误差，再统一调整网络权重和神经元阈值。调整权重：从输入层与第一隐含层的连接权重开始，依次向后进行调整。 l——学习率，通常取0~1之间的常数。太大会导致学习慢，太小会导致算法在不适当的解之间振动。一般将学习率设为迭代次数t的倒数，即1/t。 4.网络权值与神经元偏置调整调整

2018-02-25 约6.66千字 42页立即下载

神经网络-.ppt Introduction to Support Vector Machine (SVM) Introduction -- SVM classification Support vector machines (SVMs) developed by Vapnik, have gained wide acceptance because of their high generalization ability for a wide range of applications. There are many variations of SVM, including the soft margi

2017-03-24 约5.03千字 20页立即下载

BP神经网络的设计实例(MATLAB编程).doc 神经网络的设计实例(MATLAB编程) 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。训练样本定义如下：输入矢量为?p =[-1 -2 3 1?-1 1 5 -3]目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]解：本例的 MATLAB 程序如下：?close all?clear?echo on?clc?% NEWFF——生成一个新的前向神经网络?% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练?% SIM——对 BP 神经网络进行仿真?pause?% 敲任意键开始?clc?% 定义训练样本?P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3]; % P 为输

2017-02-06 约7.33千字 8页立即下载

12-第6章 神经网络混合编程案例.ppt 第6章 神经网络混合编程案例 6.1 概述个人资信评级系统建立客户信用评定机制，不仅有利于为优质客户提供信用服务，并有效防范信用风险，更有利于开展新的客户服务品种，开拓市场，提高管理水平和竞争力。信用评估是授信者利用各种评估方式，对受信者在信用关系中的履约趋势、偿债能力、信誉状况、可信程度进行公正分析、审查和评估的活动信用记录主要包括在公司中的信用记录、银行及其他信用数据中的记录、公安等司法部门的记录等 6.2 预测评价指标体系综合评价指标体系自然情况年龄、婚姻状况、文化程度、供养人口、户籍以及住宅性质职业情况职业及其稳定性、在现单位工作年限、职务、职称和收入

2017-09-23 约字 14页立即下载

BP 神经网络设计实(MATLAB编程).doc BP神经网络的设计实例(MATLAB编程) 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。训练样本定义如下：输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解：本例的 MATLAB 程序如下： close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[-

2018-06-21 约7.85千字 8页立即下载

BP神经网络在非线性函数逼近中的应用.doc BP神经网络在非线性函数逼近中的应用摘要：人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。人工神经网络就是模拟人思维的一种方式是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭

2017-08-09 约6.56千字 15页立即下载

BP神经网络函数逼近论文.doc 本科毕业论文（设计）题目指数型（对数型）函数的改进BP神经网络逼近院数学与统计学院专业数学与应用数学年级 2008级学号 4011 姓名陈曦指导教师王建军成绩 2012年 4月 16日目录第一章引言 1 1．背景介绍 1 2. B

2017-08-08 约1.19万字 25页立即下载

神经网络中的激活函数和反向传播算法.docx PAGE 1- 神经网络中的激活函数和反向传播算法一、激活函数概述激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它为神经网络引入了非线性特性，使得神经网络能够学习到复杂的非线性关系。在神经网络中，激活函数被应用于每个神经元的输出，通过引入非线性，激活函数使得神经网络能够模拟人类大脑的思考过程，从而实现对输入数据的复杂映射。激活函数的设计对于神经网络的性能至关重要，它不仅决定了网络的学习能力，还影响了网络的泛化能力。激活函数的主要作用是限制神经元的输出，使其输出值在特定的范围内。在神经网络中，通常使用非线性激活函数，因为它们能够使得网络在训练过程中学习到非线性关系。常见的激活函数包括Sigmoid

2025-01-20 约3.18千字 6页立即下载