神经网络网络.pdf

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

神经网络中的循环神经网络介绍.docx PAGE 1- 神经网络中的循环神经网络介绍一、1.循环神经网络概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种特殊的神经网络结构，它在处理序列数据时表现出强大的能力。RNN通过其独特的循环结构，使得网络能够处理具有时间依赖性的数据，如自然语言处理、时间序列预测等。这种网络的核心思想是将当前的状态与之前的输出相结合，从而在序列的每个时间步长上进行信息传递和状态更新。在循环神经网络中，每个神经元的状态不仅取决于当前的输入，还受到之前时间步长状态的影响。这种反馈机制使得RNN能够捕捉到序列中的长期依赖关系。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够记住信息并在序列的每

2025-01-18 约2.88千字 6页立即下载

LVQ神经网络LVQ神经网络.ppt 2.7学习向量量化神经网络模型与学习算法 2.7.1 LVQ神经网络结构学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络，属于前向有监督神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的的应用由芬兰学者Teuvo Kohonen提出 LVQ神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层与隐含层间为完全连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为１。在网络训练过程中，输入层和隐含层神经元间的权值被修改。当某个输入模式被送至网络时，最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个＂１＂，而

2017-12-15 约2.73千字 15页立即下载

BP神经网络与RBF神经网络.ppt BP神经网络与RBF神经网络隐含层和输出层的激活函数采用对数-S型激活函数(1)BP网络BP网络的前馈计算隐含层的第i个神经元在样本p作用下的输入为：隐含层的第i个神经元的输出为：输出层第k个神经元的总输入为：输出层的第k个神经元的实际输出为：BP网络权系数的调整规则对于每一样本p的输入模式对的二次型误差函数为：BP学习算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心思想是调整权值使网络总误差最小。学习过程按使误差函数Jp减小最快的方向调整加权系数直到获得满意的加权系数为止。因此，权系数应按Jp函数梯度变化的反方向调整，使网络逐渐收敛。输出层的神经元权系数修改公式：隐含层的神经元权系数修改公式：BP

2025-04-18 约3.9千字 25页立即下载

神经网络第2章-BP神经网络.ppt * 第2章 BP神经网络已经发展了数十上百种神经网络模型，应用最广泛的是误差反向传播算法(Back Propagation Algorithm，简称BP算法)，相应的网络称为BP网络。由多层处理单元组成，每层神经元个数不同，通过样本自学习建立网络输入变量和输出变量之间的非线性映射关系。 §2-1 BP神经网络基本原理 BP网络一般由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以为一层或多层，每层上的神经元称为节点或单元。标准BP模型由3个神经元层次组成，如图2.1所示，输入层有L个处理单元，中间的隐层有M个处理单元，输出层有N个处理单元。标准BP模型由3个神经元层次组成

2016-12-29 约2.71千字 23页立即下载

神经网络第2章-BP神经网络讲述.ppt * 第2章 BP神经网络已经发展了数十上百种神经网络模型，应用最广泛的是误差反向传播算法(Back Propagation Algorithm，简称BP算法)，相应的网络称为BP网络。由多层处理单元组成，每层神经元个数不同，通过样本自学习建立网络输入变量和输出变量之间的非线性映射关系。 §2-1 BP神经网络基本原理 BP网络一般由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以为一层或多层，每层上的神经元称为节点或单元。标准BP模型由3个神经元层次组成，如图2.1所示，输入层有L个处理单元，中间的隐层有M个处理单元，输出层有N个处理单元。标准BP模型由3个神经元层次组成

2017-04-01 约2.71千字 23页立即下载

通过神经网络来训练神经网络.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114830204 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202080089587.1 (74)专利代理机构中国专利代理(香港)有限公

2023-05-14 约1.03万字 9页立即下载

第7章PID神经网络.ppt 7.6 应用仿真 7.6 应用仿真本章结束，谢谢关注！付冬梅信息工程学院自动化系 2008-10-29 第七章 PID神经网络 7.1 绪论 7.2 PID神经元的计算方法 7.3 PID神经元网络 7.4 SPID网络的反传算法 7.5 PID网络初值权重的选取和等价系统第七章 PID神经网络的讲述内容 7.1 绪论 1）传统控制系统的局限性由于被控对象的复杂性、大规模和确定性、分布性，要实现自动控制，那么基于传统精确数学模型的控制理论就显现出极大的局限性。传统的控制理论虽然也有办法对付控制对象的不确定性和复杂性，如自适应控制和鲁棒控制。自适应控制是以自

2017-02-15 约4.01千字 33页立即下载

2025-03-22 约小于1千字 59页立即下载

小波神经网络简介.ppt 小波神经网络简介小波神经网络简介内容提纲 1. 人工神经网络 模型介绍应用介绍 2. 小波分析小波分析介绍应用介绍 3. 小波神经网络

2017-05-15 约5.89千字 41页立即下载

卷积神经网络.docx 摘要随着近些年目标检测技术的发展，R-CNN算法逐渐发展为检测领域的主流算法，其底层逻辑在于制定目的性进行搜索或通过CNN网络的运行，生成多种候选框，并针对其进行梳理和分类，其特点在于具备较高的准确性；YOLO和SSD的底层逻辑主要通过图片的各个区域展开取样，在此过程中的长宽比和尺寸不要求一致，并通过CNN网络进行提取，最终实现分类，其优势在于计算效率高，只需一步就能实现，不过其缺陷在密集采样中达到均衡性存在一定难度。而在当前端侧智能、端云协同的行业发展趋势下，算法在移动端的部署应用则显得尤其重要。相较于的中心化处理，智能终

2023-01-06 约2.2万字 8页立即下载

类神经网络节点.pptx BP（Back-Propagation）神经网络模型什么是神经网络模型？定义：神经网络，有时也称作多层感知器（MLPs），本质上是人脑处理信息方式的简化模型。它通过模拟大量相互连接的简单处理单元工作，这些处理单元好像神经元的抽象化版本。。BP神经网络模型三层BP网络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。类神经网络节点类神经网络节点用于创建并训练类神经网络。类神经网络，有时也称作多层感知器，本质上是人脑处理信息方式的简化模型。要求：对字段类型没有限制。类神经网络可以处理数值型、字符型以及卷标型输入输出字段。类神经网络节点要求一个或更多字段

2016-08-04 约字 9页立即下载