11.神经网络讲义.ppt

神经网络讲义p.ppt 第一页，共二十一页，2022年，8月28日内容安排一、生物神经元二、人工神经网络结构三、神经网络基本学习算法第二页，共二十一页，2022年，8月28日一、生物神经元生物神经元突触信息处理信息传递功能与特点第三页，共二十一页，2022年，8月28日 1.1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网络 神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成第四页，共二十一页，2022年，8月28日生

2023-03-15 约1.41千字 21页立即下载

5_神经网络讲义.ppt * 神经网络学习就是不断调整权重的过程。训练之前，必须将数据集分为训练数据集和测试数据集，将权重指定给第一层的神经元。大多数软件包使用向后传播方法(Back propagation)，任何一种后向传播算法的最重要部分都是使用误差度量来调整权重。后向传播神经网络通过更新权重和偏置使得网络预测的误差达到最小。具体步骤如下：通过输入节点将输入变量加以标准化，标准化后的变量数值落在0和1之间，或者是-1和1之间。将网络权重初始值设定为0（或随机产生）。通过各节点的函数，估计数据的目标变量值。 * 六、权重和偏置的调整比较实际值和估计值之间的误差，并根据误差值重新调整各权重和偏置。重新执

2017-02-12 约4.67千字 39页立即下载

11.神经网络.ppt * 多层网络中的爬山算法爬山算法用于学习多层网络。然而，为了使用梯度下降算法，我们需要选择这样的单元，它的输出是输入的非线性函数，并且输出是输入的可微函数。标准的阈值函数在阈值点不可微 netj oi Tj 0 1 * 梯度下降多层网络目标是最小化网络输出值和目标值之间的误差平方: 其中D 是训练样例集，K 是网络输出单元的集合， tkd and okd 是与训练样例d 和第k个输出单元相关的输出值. 多层网络中使用sigmoid单元，其输出为：其中， Sigmoid函数有一个有用特征，就是它的导数很容易用它的输出表示： * 反向传播学习规则反向传播更新网络权值规则：

2017-06-02 约6.76千字 53页立即下载

神经网络与深度学习讲义.pdf 《神经网络与深度学习》讲义邱锡鹏

2018-10-02 约16.89万字 72页立即下载

BP神经网络(my)讲义.ppt 3.6 应用举例求解函数逼近问题有21组单输入矢量和相对应的目标矢量，试设计神经网络来实现这对数组的函数关系 P=-1:0.1:1 T=[-0.96 0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 … -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 … 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201] 测试集 P2=-1:0.025:1 3.6 应用举例目

2017-02-13 约4.85千字 34页立即下载

第11章--PID神经网络.ppt 10.6 应用仿真 10.6 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 第十章 PID神经网络 10.1 绪论 10.2 PID神经元的计算方法 10.3 PID神经元网络 10.4 SPID网络的反传算法 10.5 PID网络初值权重的选取和等价系统第十章 PID神经网络的讲述内容 10.1 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

2018-02-28 约4.1千字 33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

神经网络与深度学习讲义2015年1211.pdf 《神经网络与深度学习》讲义邱锡鹏

2018-08-25 约16.57万字 70页立即下载

神经网络讲义(第三章).ppt 神经网络辨识 1、引言 2、NNI的一般结构 3、基于BP网络的辨识 4、基于Hopfield网络的辨识 5、逆动力学系统的建模引言 1、定义 2、几个基本问题 3、NNI的原理 4、NNI的理论依据 5、NNI的优点定义 1、辨识就是在输入输出数据的基础上，从一组给定的模型中确定一个与所测系统等价的模型 L.A.Zadeh 2、辨识的三要素：I/O数据、系统结构模型、等价准则基本问题 1、模型的选择原则：兼顾复杂性和精确性 NNI：网络隐节点个数选择由仿真确定 2、输入信号选择对动态系统而言，输入信号要充分激励，（基本要求）进一步，最优输入信号设计 N

2017-08-12 约字 49页立即下载

神经网络与机器学习讲义09.doc 神经网络与机器学习讲义09 Chapter 9 Self-Organizing Maps Neural Networks and Learning Machines, Third Edition Simon Haykin Copyright ?2009 by Pearson Education, Inc. Upper Saddle River, New Jersey 07458 All rights reserved. Figure 9.1 Two self-organized feature maps. Neural Networks and Learning Machine

2018-05-10 约7千字 24页立即下载

离散系统神经网络讲义.doc 1.离散系统神经网络 离散系统神经网络的输出值一般有如下关系：其中式中，，如采用符号函数的反馈神经网络，其关系为：记在离散动力系统中，可以用输出值的特性定义平衡点。则称为离散系统的平衡状态。在离散系统的神经网络中，当采用符号激活函数时，建立的能量函数（5.30）变为：其中，，为符号函数，为和神经元的权数，为第个神经元的接受值，为外部输入值。由（5.43），得到能量函数（5.44）对应的一个动力系统为：（5.45）的动力系统方程转化为：其中如（5.42）的符号函数。异步算法是指每次只调整一个神经元，可表达为：它的

2016-11-23 约3.26千字 10页立即下载

神经网络讲义part感知机与Adline.ppt 人工神经网络及其应用第3讲感知机及BP网络何建华电信系，华中科技大学 2003年2月25日内容安排一、内容回顾二、感知机三、自适应线性元件四、内容小结一、内容回顾生物神经元人工神经网络结构 神经网络基本学习算法一、内容回顾生物神经元生物神经元模型突触信息处理信息传递功能与特点人工神经网络结构 神经网络基本学习算法一、内容回顾生物神经元模型一、内容回顾生物神经元人工神经网络结构人工神经网络 人工神经元模型常见响应函数人工神经网络典型结构 神经网络基本学习算法一、内容回顾生物神经元

2017-06-20 约4.31千字 43页立即下载