《神经网络》课件.pptx

第五章类神经网络*;类神经网络（NeuralNe;类神经网络，类似人类神经元结构;Vjy;类神经网络和回归分析不同，没有;类神经网络主要结构是由神经元（;后向传播神经网络*神经元010;后向传播是一种按误差逆传播算法;不同的信息流向导致不同类型的网;前馈神经网络是指信息只朝一个方;反馈式神经网络是指数据在神经元;自组织神经网络是一种无监督学习;231类神经网络的分为输入层、;隐藏层介于输入层和输出层之间，;一个输出元的两层神经网络;一个输出元的三层神经网络;无标题;一个神经元j，有阈值，从上一;n表示变量的个数Oi表示第i个;线性启动函数：启动函数就是负责;阶梯（step）启动函数的一般;对称阶梯函数a+1-10阶梯函;Sigmoid（或称S型）启动;S函数;分段线性函数;高斯启动函数钟型曲线（bell;类神经网络学习前，必须建立出一;1神经网络学习就是不断调整权重;后向传播神经网络通过更新权重和;比较实际值和估计值之间的误差，;无标题;首先利用随机的方式，产生各神经;根据输入信号，计算各隐藏层神经;根据隐藏层输出信号，计算输入层;此时，输出值0.474与真值1;学习速率：通常是介于0～1之间;如此，即达成一个学习循环的类神;类神经网络可以建构非线性的模型;STEP1STEP2STEP3;无标题