人工神经网络例题
人工神经网络原理第8章习题参考答案
1.人工神经网络适合于解决哪些问题？试举例说明。
人工神经网络技术在处理对内部规律不甚了解，也不能用一组规则和方程等数学表达式描述的较为复杂的问题时具有一定的优越性，尤其对容错性有一定要求的任务，例如图形的检测与识别、诊断、特征提取、推论等，人工神经网络都是比较合适的处理手段，对于上述任务，即使输入数据是模糊的或不完善的，人工神经网络仍然能够对其进行处理。
示例略。
2.一个人工神经网络应用的开发要经过哪些阶段？明确需求、选取模型、设计神经网络节点、设计神经网络结构、设计神经网络训练算法、选择训练和测试样本、网络训练与测试、实现神经网络。
3.若要用神经网络实现对0~9十个数字字符的识别，应当如何选取适当的人工神经网络模型？参见表8-1，可以选择BP、Hopfield等神经网络模型。
4.若要实现一个简单的交通标志识别系统，应当如何选取适当的人工神经网络模型？参见表8-1，可以选择BP、Hopfield等神经网络模型。
5.若有一个私人医生，每天可接受10个预约病人的上门服务。
若要为该医生设计一条当天的巡诊路线，以使该医生的巡诊距离最短，应当如何选取适当的人工神经网络模型？这是一个优化问题，可以选择Hopfield神经网络。
6.试述对习题2、3、4中选取的人工神经网络模型进行设计开发的全过程。
略。
7.有如下几种模型，其特性如表8-4所示。
表8-4 人工神经网络模型的基本性能若要开发一个贷款评估人工神经网络，要求能够根据借贷申请人的月收入、生活费用支出、房租、水、电、交通费用支出及其他费用支出来实时地分析这一贷款申请是否合格。
如合格，则批准申请给予贷款，否则给予拒绝。
请从表8-4列出的人工神经网络模型中选择一个适合该贷款评估应用的模型，并阐明原因。
可根据输出类型（例如，此题是一个分类问题，而不是优化问题）、训练方法、要求的训练时间和执行时间等选取各项指标都符合具体需求的模型。
此题只是一个示例，让读者掌握如何选取适当的人工神经网络模型，具体选取过程略。
人工智能神经网络例题
神经网络例题1. 简介1.1 背景信息1.2 目的和范围2. 概述在本文档中，我们将讨论领域中使用的神经网络模型，并提供一些实际应用案例。
该模板旨在帮助读者理解如何构建、训练和优化神经网络。
3. 前置知识与概念解释在阅读本文之前，请确保您对以下术语有基本了解： - 神经元：一个计算单元，接收输入并输出。
- 权重：连接不同层次或节点间传递信号时所赋予的权值。
4. 示例问题描述及数据集准备我们选择了一个分类问题作为示例来说明如何使用神经网络进行预测。
具体而言，在给定鸢尾花（Iris）数据集下，我们要根据萼片长度、宽度以及花瓣长度等特征来判断其品种是Setosa, Versicolor还是Virginica。
5 . 数据处理与特征选择这个步骤包括加载原始数据文件、清洗缺失值、标准化数值变量以及转换类别变量到数字表示形式等操作。
6. 神经网络模型构建6.1 模型选择：我们将使用多层感知器（Multilayer Perceptron）作为神经网络的基本架构。
6.2 构建输入和输出层：根据问题描述，确定输入特征数目以及输出类别数目。
6.3 隐藏层数量与节点设置: 根据实际需求，在隐藏层中添加适当数量的节点，并考虑避免过拟合等问题。
7 . 训练与优化在这一阶段，我们需要定义损失函数、选择梯度下降算法并进行超参数调整。
同时还要划分训练集和测试集，并对模型进行迭代训练直至收敛或达到最大迭代次数。
8 . 结果评估我们通过计算准确率、查全率、查准率等指标来评估所得结果，并可视化展示预测效果。
9 . 实例应用案例这里了其他领域常见的神经网络应用案例：- 图像识别- 自然语言处理10 . 总结11.参考文献12.致谢13.附件说明:相关数据文件请参见“data.csv”；代码实现详见GitHub：“”。
14.法律名词及注释：- 神经网络：一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型。
- 多层感知器（Multilayer Perceptron）：由多个输入、隐藏和输出层组成的前馈神经网络。
人工神经网络试卷
一、填空题1、人工神经网络是生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能，以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统。
从系统的观点看，人工神经网络是由大量神经元通过及其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统。
2、神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分组成。
3、NN的特点：信息的分布存储、大规模并行协同处理、自学习、自组织、自适应性、NN大量神经元的集体行为。
4、膜电位：以外部电位作为参考电位的内部电位。
5、神经元的兴奋：产生膜电位约为100mv,时宽约为1ms，分为四个过程：输入信号期、兴奋期、绝对不应期、相对不应期。
6、神经元的动作特征：空间性相加、时间性相加、阀值作用、不应期、疲劳、可塑性。
7、阀值作用：膜电位上升不超过一定值55mv，神经元不兴奋。
8、学习形式按照输出y划分为：二分割学习、输出值学习、无教师学习。
9、权重改变方式：训练期的学习方式、模式学习方式。
10、稳定的平稳状态指当由于某些随机因素的干扰，使平衡状态发生偏移，随着时间的推移，偏移越来越小，系统最后回到平衡状态。
二、简答题1、学习规则可以分为那几类？答：（1）相关规则：仅根据连接间的激活水平改变权系；（2）纠错规则：基于或等效于梯度下降方法，通过在局部最大改善的方向上，按照小步逐次进行修正，力图达到表示函数功能问题的全局解；（3）无导师学习规则：学习表现为自适应与输入空间的检测规则。
2、简述神经网络按照不同标准分类。
答：按网络结构分为前馈型和反馈型；按网络的性能分为连续性和离散性、确定性和随机性网络；按照学习方式分为有导师（指导）和无导师（自组织学习包括在内）学习；按照突触连接性质分为一阶线性关联与高阶非线性关联网络。
3、误差反传算法的主要思想？答：误差反传算法把学习过程分为两个阶段：第一阶段（正向传播过程），给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段（反向过程），若在输出层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出与期望输出之差值（即误差），以便根据此差调节权值。
人工神经网络单选练习题
人工神经网络单选练习题一、基本概念1. 下列关于人工神经网络的描述，正确的是：A. 人工神经网络是一种静态的计算模型B. 人工神经网络可以模拟人脑的神经元连接方式C. 人工神经网络只能处理线性问题D. 人工神经网络的学习过程是监督式的2. 下列哪种算法不属于人工神经网络？A. 感知机算法B. 支持向量机算法C. BP算法D. Hopfield网络3. 人工神经网络的基本组成单元是：A. 神经元B. 节点C. 权重D. 阈值二、前向传播与反向传播4. 在前向传播过程中，下列哪个参数是固定的？A. 输入值B. 权重C. 阈值D. 输出值5. 反向传播算法的主要目的是：A. 更新输入值B. 更新权重和阈值C. 计算输出值D. 初始化网络参数6. 下列关于BP算法的描述，错误的是：A. BP算法是一种监督学习算法B. BP算法可以用于多层前馈神经网络C. BP算法的目标是最小化输出误差D. BP算法只能用于解决分类问题三、激活函数7. 下列哪种激活函数是非线性的？A. 步进函数B. Sigmoid函数C. 线性函数D. 常数函数8. ReLU激活函数的优点不包括：A. 计算简单B. 避免梯度消失C. 提高训练速度D. 减少过拟合9. 下列哪种激活函数会出现梯度饱和现象？A. Sigmoid函数B. ReLU函数C. Tanh函数D. Leaky ReLU函数四、网络结构与优化10. 关于深层神经网络，下列描述正确的是：A. 深层神经网络一定比浅层神经网络效果好B. 深层神经网络更容易过拟合C. 深层神经网络可以减少参数数量D. 深层神经网络训练速度更快11. 下列哪种方法可以降低神经网络的过拟合？A. 增加训练数据B. 减少网络层数C. 增加网络参数D. 使用固定的学习率12. 关于卷积神经网络（CNN），下列描述错误的是：A. CNN具有局部感知能力B. CNN具有参数共享特点C. CNN可以用于图像识别D. CNN无法处理序列数据五、应用场景13. 下列哪种问题不适合使用人工神经网络解决？A. 图像识别B. 自然语言处理C. 股票预测D. 线性规划14. 下列哪个领域不属于人工神经网络的应用范畴？A. 医学诊断B. 金融预测C. 智能家居D. 数值计算15. 关于循环神经网络（RNN），下列描述正确的是：A. RNN无法处理长距离依赖问题B. RNN具有短期记忆能力C. RNN训练过程中容易出现梯度消失D. RNN只能处理序列长度相同的数据六、训练技巧与正则化16. 下列哪种方法可以用来防止神经网络训练过程中的过拟合？A. 提前停止B. 增加更多神经元C. 减少训练数据D. 使用更大的学习率17. 关于Dropout正则化，下列描述错误的是：A. Dropout可以减少神经网络中的参数数量B. Dropout在训练过程中随机丢弃一些神经元C. Dropout可以提高模型的泛化能力D. Dropout在测试阶段不使用18. L1正则化和L2正则化的主要区别是：A. L1正则化倾向于产生稀疏解，L2正则化倾向于产生平滑解B. L1正则化比L2正则化更容易计算C. L2正则化可以防止过拟合，L1正则化不能D. L1正则化适用于大规模数据集，L2正则化适用于小规模数据集七、优化算法19. 关于梯度下降法，下列描述正确的是：A. 梯度下降法一定会找到全局最小值B. 梯度下降法在鞍点处无法继续优化C. 梯度下降法包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降D. 梯度下降法的学习率在整个训练过程中保持不变20. 下列哪种优化算法可以自动调整学习率？A. 随机梯度下降（SGD）B. Adam优化算法C. Momentum优化算法D. 牛顿法21. 关于Adam优化算法，下列描述错误的是：A. Adam结合了Momentum和RMSprop算法的优点B. Adam算法可以自动调整学习率C. Adam算法对每个参数都使用相同的学习率D. Adam算法在训练初期可能会不稳定八、损失函数22. 在分类问题中，下列哪种损失函数适用于二分类问题？A. 均方误差（MSE）B. 交叉熵损失函数C. Hinge损失函数D. 对数损失函数23. 关于均方误差（MSE）损失函数，下列描述错误的是：A. MSE适用于回归问题B. MSE对异常值敏感C. MSE的输出范围是[0, +∞)D. MSE损失函数的梯度在接近最小值时趋近于024. 下列哪种损失函数适用于多分类问题？A. 交叉熵损失函数B. Hinge损失函数C. 对数损失函数D. 均方误差（MSE）九、模型评估与超参数调优25. 下列哪种方法可以用来评估神经网络的性能？A. 训练误差B. 测试误差C. 学习率D. 隐层神经元数量26. 关于超参数，下列描述正确的是：A. 超参数是在模型训练过程中自动学习的B. 超参数的值通常由经验丰富的专家设定C. 超参数的调整对模型性能没有影响D. 超参数包括学习率、批量大小和损失函数27. 关于交叉验证，下列描述错误的是：A. 交叉验证可以减少过拟合的风险B. 交叉验证可以提高模型的泛化能力C. 交叉验证会降低模型的训练速度D. 交叉验证适用于小规模数据集十、发展趋势与挑战28. 下列哪种技术是近年来人工神经网络的一个重要发展方向？A. 深度学习B. 线性回归C. 决策树D. K最近邻29. 关于深度学习，下列描述错误的是：A. 深度学习需要大量标注数据B. 深度学习模型通常包含多层神经网络C. 深度学习可以处理复杂的非线性问题D. 深度学习不适用于小规模数据集30. 下列哪种现象是训练深度神经网络时可能遇到的挑战？A. 梯度消失B. 参数过多C. 数据不平衡D. 所有上述选项都是挑战答案一、基本概念1. B2. B二、前向传播与反向传播4. B5. B6. D三、激活函数7. B8. D9. A四、网络结构与优化10. B11. A12. D五、应用场景13. D14. D15. C六、训练技巧与正则化16. A17. A18. A七、优化算法19. C20. B八、损失函数22. B23. D24. A九、模型评估与超参数调优25. B26. B27. D十、发展趋势与挑战28. A29. D30. D。
人工神经网络原理第7章习题参考答案
1.试述自组织神经网络中“自组织”的含义。
自组织神经网络采用类似于人类大脑生物神经网络的无指导学习方式，能够对外界未知环境进行学习或模拟，并对自身的网络结构进行调整，实现对输入模式的自动分类。
在调整网络结构时，网络按照预定的规则和输入模式，不断调整网络连接权值直至形成一种全局有序的结构，而这种全局有序的结构是通过网络中许多相邻神经元的局部相互作用形成的，这些相邻神经元之间的相互作用最终会使网络在空间模式或时间节奏上达成一致，这也是自组织的本质。
2. 若某一基本竞争神经网络的输入层有5个节点，竞争层有3个节点。
网络的6个学习模式为X 1=(1,0,0,0,0)T ，X 2=(1,0,0,0,1)T ，X 3=(1,1,0,1,0)T ，X 4=(1,1,0,1,1)T ，X 5=(0,0,1,1,0)T ，X 6=(0,0,1,1,1)T ，试计算这6个学习模式的汉明距离。
6个学习模式的汉明距离X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 1 0 1 2 3 3 4 X 2 1 0 3 2 4 3 X 3 2 3 0 1 3 4 X 4 3 2 1 0 4 3 X 5 3 4 3 4 0 1 X 6434313. 采用竞争学习规则，通过训练将第2题中的6个学习模式进行分类，试比较训练后的分类结果和通过汉明距离得到分类结果。
按照前面描述的竞争学习规则对第2题的6个学习模式进行记忆训练，假定学习速率为0.5，网络的初始连接权值如下：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=2.03.02.02.02.03.01.02.02.02.01.02.03.02.01.0W网络的学习过程如下：t =1 X 1=(1,0,0,0,0)T 竞争层各个神经元的净输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*0+0.2*0+0.3*0+0.2*0=0.1 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*0+0.2*0+0.2*0+0.3*0=0.2 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.3*1+0.2*0+0.1*0+0.2*0+0.2*0=0.3因此，竞争层各个神经元的输出为 y 1=0 y 2=0 y 3=1调整后的连接权如下 w 13=0.3+0.5*(1/1-0.3)=0.65 w 23=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1 w 33=0.1+0.5*(0/1-0.1)=0.05 w 43=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1 w 53=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1t =2 X 2=(1,0,0,0,1)T 竞争层各个神经元的净输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*0+0.2*0+0.3*0+0.2*1=0.3 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*0+0.2*0+0.2*0+0.3*1=0.5 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.65*1+0.1*0+0.05*0+0.1*0+0.1*1=0.75因此，竞争层各个神经元的输出为 y 1=0 y 2=0 y 3=1 调整后的连接权如下w 13=0.65+0.5*(1/2-0.65)=0.575 w 23=0.1+0.5*(0/2-0.1)=0.05 w 33=0.05+0.5*(0/2-0.05)=0.025 w 43=0.1+0.5*(0/2-0.1)=0.05 w 53=0.1+0.5*(1/2-0.1)=0.3 t =3 X 3=(1,1,0,1,0)T 竞争层各个神经元的输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*1+0.2*0+0.3*1+0.2*0=0.6 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*1+0.2*0+0.2*1+0.3*0=0.5 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.575*1+0.05*1+0.025*0+0.05*1+0.3*0=0.675 因此，竞争层各个神经元的输出为y 1=0 y 2=0 y 3=1 调整后的连接权如下w 13=0.575+0.5*(1/3-0.575)=0.4542 w 23=0.05+0.5*(1/3-0.05)=0.1917 w 33=0.025+0.5*(0/3-0.025)=0.0125 w 43=0.05+0.5*(1/3-0.05)=0.1917 w 53=0.3+0.5*(0/3-0.3)=0.15 ……按照上述过程经过多次学习后，网络会得到如下分类结果，与通过汉明距离分析的结果完全一致。
人工神经网络 试题
1、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理，讨论BP基本算法的优缺点。
并采用BP神经网络进行模式识别。
设计一个BP网络对附图中的英文字母进行分类。
输入向量含16个分量，输出向量分别用[1,-1,-1]T,[-1,1,-1]T,[-1,-1,1]T代表字符A，I，O。
采用不同的学习算法（traingd，traingdm，traingdx，trainlm）进行比较。
并测试施加5%噪声与输入时的测试结果。
要求：给出matlab的源程序（可调用matlab NN工具箱），网络结构，初始权值，训练结果，测试结果。
2、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理，讨论BP基本算法的优缺点。
并采用BP神经网络设计实现一个9*9表。
采用不同的学习算法（traingd，traingdm，traingdx，trainlm）进行比较。
要求：给出matlab的源程序（可调用matlab NN工具箱），网络结构，初始权值，训练结果，测试结果。
（考虑将其中的数改为二进制）3、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理，讨论BP基本算法的优缺点。
表1中给出了某结构在多种状态下的特征向量，表2给出了某时刻结构的特征向量，请使用人工神经网络根据表2中的特征向量判断其所属状态。
表1表2网络结构设计输入个数为10，输出个数为1，故神经元个数为1，结构如下图。
本题是一个模式识别问题，采用自组织竞争人工神经网络。
图1-1 网络结构图画出6个状态在坐标系中如图1-2所示。
%创建输入向量X=[0 1;0 1]clusters=6;points=10;std_dev=0.05;P=nngenc(X,clusters,points,std_dev);plot(P(1,:),P(2,:),'+r')title('Input Vectors');xlabel('p(1)');ylabel('p(2)');%创建自组织竞争神经网络net=newc([0 1;0 1],6,.1);net=init(net);w=net.IW{1};hold off;plot(P(1,:),P(2,:),'+r');hold on; plot(w(:,1),w(:,2),'ob');xlabel('p(1)');ylabel('p(2)');hold off;net.trainParam.epochs=7;hold on;net=init(net);more off;net=train(net,P);TRAINR, Epoch 0/7TRAINR, Epoch 7/7TRAINR, Maximum epoch reached. %训练该网络hold on ；net=init(net); more off;w=net.IW{1};delete(findobj(gcf,'color',[0 0 1])); hold offplot(P(1,:),P(2,:),'+r');hold off;hold on; plot(w(:,1),w(:,2),'ob'); xlabel('p(1)');ylabel('p(2)');hold off;%仿真该网络p=[0.794;0.271];a=sim(net,p);ac=vec2ind(a)。
《人工神经网络原理与应用》试题
《人工神经网络原理与应用》试题1、试论述神经网络的典型结构，常用的作用函数以及各类神经网络的基本作用，举例说明拟定结论。
2、试论述BP 算法的基本思想，讨论BP 基本算法的优缺点，以及改进算法的思路和方法。
以BP 网络求解XOR 问题为例，说明BP 网络隐含层单元个数与收敛速度，计算时间之间的关系。
要求给出计算结果的比较表格，以及相应的计算程序（.m 或者.c ）3、试论述神经网络系统建模的几种基本方法。
利用BP 网络对以下非线性系统进行辨识。
非线性系统 )(5.1)1()(1)1()()1(22k u k y k y k y k y k y +-++-=+ 1）首先利用[-1,1]区间的随机信号u(k)，样本点500，输入到上述系统，产生y(k), 用于训练BP 网络；2）网络测试，利用u(k)=sin(2*pi*k/10)+1/5*sin(2*pi*k/100),测试点300～500，输入到上述系统，产生y(k),检验BP 网络建模效果要求给出程序流程，matlab 程序否则c 程序，训练样本输入输出图形，检验结果的输入输出曲线。
4、试列举神经网络PID 控制器的几种基本形式，给出相应的原理框图。
5、试论述连续Hopfield 网络的工作原理，讨论网络状态变化稳定的条件。
6、谈谈学习神经网络课程后的心得体会，你准备如何在你的硕士（博士）课题中应用神经网络理论和知识解决问题（给出一到两个例）。
《人工神经网络原理与应用》试题1、试论述神经网络的典型结构，常用的作用函数以及各类神经网络的基本作用，举例说明拟定结论。
2、试论述BP 算法的基本思想，讨论BP 基本算法的优缺点，以及改进算法的思路和方法。
以BP 网络求解XOR 问题为例，说明BP 网络隐含层单元个数与收敛速度，计算时间之间的关系。
要求给出计算结果的比较表格，以及相应的计算程序（.m 或者.c ）3、试论述神经网络系统建模的几种基本方法。
机器学习与人工智能(人工神经网络)习题与答案
1.非线性机器学习算法具有以下的什么特性？A.针对难以用准则来描述的复杂模型B.能够达到更深层次的抽象C.能够进行广泛使用的分类算法D.以上都是正确答案：D2.神经网络的学习步骤包括：1、求得权重等参数，2、定义代价函数，3、对测试数据进行预测，4、根据样本数据和标签采用梯度下降法进行学习，步骤的正确顺序为：A.4213B.2413C.2143D.4123正确答案：B二、判断题1.单层感知器能对线形可分的数据集进行分类，能解决逻辑问题异或。
正确答案：×2.前馈神经网络中偏置单元可以有输入。
正确答案：×3.在某种意思上，小批量梯度下降算法是以迭代次数换取算法的运行速度。
正确答案：√4.神经网络中的神经元有两个状态：兴奋、抑制。
这两个状态由阈值决定。
正确答案：√5.前馈式神经网络层间有反馈。
6.小批量梯度下降法在迭代的每一步中，参数的更新只用了小批量样本的信息。
正确答案：√7.小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数正确答案：√三、多选题1.使用均方误差作为代价函数，有什么特点？( )A.形式简单B.通俗易懂C.容易出现饱和现象D.容易陷入局部最优解正确答案：A、B、C、D2.感知器可以解决一下哪些问题？( )A.实现逻辑关系中的与B.实现逻辑关系中的或C.实现逻辑关系中的非D.线性分类和线性回归问题正确答案：A、B、C、D3.神经网络具有下面哪几个特点？( )A.能充分逼近复杂的非线性关系B.具有高度的容错能力C.具有自组织能力D.可以并行分布处理正确答案：A、B、C、D4.以下会造成梯度消失的激活函数有( )。
A.sigmoid函数B.tanh函数C.ReLU函数D.softplus函数正确答案：A、B四、填空1.在（）模型中，每个神经元同时将自身的输出作为输入信号反馈给其他神经元。
正确答案：反馈神经网络。
人工智能概论习题答案第3章 人工神经网络作业 20210307
一、单项选择题1.人工神经网络是人工智能的三大流派思想中哪个流派的基础。
(B）A.符号主义B.连接主义(或称为仿生学派）C.行为主义D.逻辑推理主义2.以下关于感知器的说法错误的是（A）。
A.单层感知器可以解决异或问题B.感知器分类的原理是就是通过调整权重使两类不同的样本经过感知机模型后的输出不同C.单层感知器只能针对线性可分的数据集分类D.学习率可以控制每次权值调整力度3.人工神经网络的层数增加会出现梯度消失现象，其本质原因是（C）。
A.各层误差梯度相加导致B.各层误差梯度相减导致C.各层误差梯度相乘导致D.误差趋于饱和4.卷积层的主要作用是（A）A.提取图像特征B.降低输入维度C.解决梯度消失和梯度爆炸问题D.进行某种非线性变换二、多项选择题1.知识可以从以下哪几个维度来进行分类（AC）。
A.是否可统计B.是否可计算C.是否可推理D.是否可被人理解2.人工神经网络由许多神经元构成，M-P模型的主要特征包括（ABD）。
A.多输入单输出B.对输入加权求和C.具有树突和轴突D.具有激活函数3.卷积神经网络的结构主要包括（ABCD）。
A.卷积层B.池化层C.全连接层D.输入层三、判断题1.人工神经网络的层数是固定的，每层的神经元个数是不固定的（错）2.BP神经网络的误差是从前往后传播的（错）3.卷积神经网络的层数一般超过三层（对）四、简答题1.感知机是如何实现从数据中学习的？答：通过训练数据得到误差，再根据误差来调整权值，让再次计算训练数据得到的误差减小，最终达到无误差。
这时候得到的权值就称为学习到关于这些数据的知识。
2.什么是梯度，什么是梯度的方向？答：梯度就是把多元函数关于各个变量的偏导数放在一起构成的向量（也称为矢量）。
梯度方向表示当函数的各个变量都按照各自偏导数的比例进行增加时，各个增加量合起来构成的方向，是函数值变化最快的方向。
3.有A类物体和B类物体，均有两个类似的特征值。
以下有三个属于A类的样本，每个样本的特征值分别为[0.1, 1]，[0.2, 0.7]，[0.4, 0.8]，样本标签用1表示；有三个属于B类的样本，其特征值分别为[0.8, 0.3]，[0.9, 0.2]，[1.0, 0.5]，样本标签用0表示。
(完整版)神经网络试卷(A卷)(含答案)
20 08 –20 09 学年第 一 学期 考试方式： 开卷[ ] 闭卷[√]课程名称： 神经网络使用班级： 计算机科学与技术（医学智能方向）06 班级： 学号： 姓名： 一、单项选择题（每空2分，共30分）1. 人工神经网络的激活函数主要有三种形式，下面(A )对应的是非线性转移函数， ( B )对应的是对应的是域值函数，( C )分段线性函数。
()()101)f())f )01e 1, 1f , 11)f 01, 1v A v B v C v v v v v v D v v ≥⎧==⎨-<+⎩≥⎧⎪=-<<=⎨⎪-≤-⎩（）2. 根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为两大类：分层网络和相互连接型网络。
分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元按照功能分成若干层。
一般有输入层、隐含层(中间层)和输出层，各层顺次连接。
下面图形(D )对应的是相互连接型网络，图形(C )对应的是层内互联的前向网络，图形( B)对应的是具有反馈的前向网络，图形( A)对应的是单纯的前向网络。
······x 1x 2x n12m······x 1x 2x n12m······x 1x 2x n12m······x 1x 2x n12ma)b)c)d)3. 在MATLAB中，下面的（○3）命令可以使用得下次绘制的图和已经绘制的图将不在同一张图上。
A) hold on（设置在同一张图绘制多条曲线）B) figure （下次的图和已绘制的不在同一张图上）C) plot D) hold off（取消在同一张图绘制多条曲线）3.下面是一段有关向量运算的MATLAB代码:>>y= [3 7 11 5];>>y(3) = 2运算后的输出结果是（○8）A) 3 2 11 5 B) 3 7 2 5C) 2 7 11 5 D) 3 7 11 24. 下面是一段有关矩阵运算的MATLAB代码:>>A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]；>>B = A(2,1:3)取出矩阵A中第二行第一个到第三个构成矩阵B若A(2,3)=5将矩阵第二行第三列的元素置为5A=[A B’]将B转置后，再以列向量并入AA(：，2)=[]删除第二列：代表删除列A([1,4],:)=[]删除第一和第四行：代表删除行A=[A;4,3,2,1]加入第四行那么运算后的输出结果是（○9）A) 5 7 8 B) 5 6 8 C) 5 6 7D) 6 7 85.下面对MATLAB中的plot(x,y,s)函数叙说正确的是（○10）A) 绘制以x、y为横纵坐标的连线图(plot(x,y)) B绘制多条不同色彩的连线图(plot(x,y))C) 默认的绘图颜色为蓝色D) 如果s=’r+’，则表示由红色的+号绘制图形6. 如果现在要对一组数据进行分类，我们不知道这些数据最终能分成几类，那么应该选择（○11）来处理这些数据最适合。
人工神经网络试题及答案
The weight updating rules of the perceptron and Kohonen neural network are _____.The limitation of the perceptron is that it can only model linearly separable classes. The decision boundary of RBF is__________linear______________________whereas the decision boundary of FFNN is __________________non-linear___________________________.Question Three:The activation function of the neuron of the Perceptron, BP network and RBF network are respectively________________; ________________; ______________.Question Four:Please present the idea, objective function of the BP neural networks (FFNN) and the learning rule of the neuron at the output layer of FFNN. You are encouraged to write down the process to produce the learning rule.Question Five:Please describe the similarity and difference between Hopfield NN and Boltzmann machine.相同：Both of them are single-layer inter-connection NNs.They both have symmetric weight matrix whose diagonal elements are zeroes.不同：The number of the neurons of Hopfield NN is the same as the number of the dimension (K) of the vector data. On the other hand, Boltzmann machine will have K+L neurons. There are L hidden neuronsBoltzmann machine has K neurons that serves as both input neurons and output neurons (Auto-association Boltzmann machine).Question Six:Please explain the terms in the above equation in detail. Please describe the weight updating equations of each node in the following FFNN using the BP learning algorithm. (PPT原题y=φ(net)= φ(w0+w1x1+w2x2))W0=w0+W1=w1+W2=w2+Question Seven:Please try your best to present the characteristics of RBF NN.(1)RBF networks have one single hidden layer.(2)In RBF the neuron model of the hidden neurons is different from the one of the output nodes.(3)The hidden layer of RBF is non-linear, the output layer of RBF is linear.(4)The argument of activation function of each hidden neuron in a RBF NN computes the Euclidean distance between input vector and the center of that unit.(5)RBF NN uses Gaussian functions to construct local approximations to non-linear I/O mapping.Question Eight:Generally, the weight vectors of all neurons of SOM is adjusted in terms of the following rule:w j(n+1)=w j(n)+η(n)h i(x)(d i(x)j)(x(n)-w j(n)).Please explain each term in the above formula.: weight value of the j-th neuron at iteration n: neighborhood functiondji: lateral distance of neurons i and j: the learning rate: the winning neuron most adjacent to XX: one input example。
人工神经网络原理第6章习题参考答案
1.随机型神经网络的特点是什么？(1) 神经元的净输入不能决定其输出状态为0或1，决定神经元输出状态的是值为1或0的概率；(2) 在网络学习阶段，随机型神经网络并不基于某种确定性算法调整网络连接权值，而是按照某种概率分布进行处理；(3) 在网络运行阶段，随机型神经网络不是按照某种确定性的网络方程进行状态演变，而是按照某种概率分布决定网络状态的转移。
2.试述Boltzmann机的特点，并比较其与离散型Hopfield网络的异同。
从网络结构看，与离散型Hopfield神经网络相同的是，Boltzmann机网络为单层全互连结构，各个神经元之间采用双向对称连接方式，并且每个神经元到自身都无反馈；但与离散型Hopfield神经网络不同的是，Boltzmann机同时又考虑到了多层网络的特点，将神经元按照功能分为可视层与隐含层两大部分，其中的可视层又可以继续分为输入部分和输出部分，但是这些层次在Boltzmann机中并没有明显的划分界限。
从处理单元模型看，Boltzmann机网络的每个神经元的输出均为0、1二值离散输出，n 个神经元的状态集合构成了Boltzmann机网络的状态，即在给定时刻t，Boltzmann机网络的状态为X(t)=(x1, x2, …, x n)，但与离散型Hopfield神经网络不同的是，Boltzmann机中的神经元不能通过其输入状态获得确定的输出状态，它的输出状态要由神经元净输入状态的概率决定，不同的净输入状态对应不同的输出状态概率。
从能量函数看，随着Boltzmann机的运行，从概率意义上说，网络的能量呈下降趋势。
这意味着在网络状态的演化过程中，尽管网络能量总的变化趋势是下降的，但不能排除在某一时刻某个神经元按照小概率事件进行状态变化，从而使网络的能量暂时上升；而随着离散型Hopfield神经网络的运行，王的能量是单调递减的。
3.为什么Boltzmann机可以避免陷入局部极小点？Boltzmann机的网络能量在概率意义上呈单调下降趋势，即在网络状态变化过程中，网络能量总的趋势是下降的，但也存在能量暂时上升的可能性，这种可能性使得Boltzmann机具有了跳出局部极小点的能力。
人工神经网络原理第5章习题参考答案
1. 试述Hopfield 神经网络的结构特征。
它与层次型神经网络的主要区别是什么？Hopfield 神经网络丢弃了“层次”概念，采用有反馈的无层次的（单层）全互连结构，网络中的各个神经元之间采用双向对称连接方式，每个神经元到自身无反馈。
在层次型神经网络中，要使网络按照某种规则（训练算法）调节各个处理单元之间的连接权值，直到在输入端输入给定信息，神经网络能产生给定输出为止。
其正常工作过程，是针对已经训练好的神经网络，在为训练好的神经网络输入一个信号时，就可以回忆出相应的输出结果。
与层次型神经网络相比，Hopfield 神经网络采用相关学习规则，根据相互连接的神经元的激活水平调整（确定）连接权；其工作过程是网络状态的动态演化过程，即从网络初始状态沿能量递减的方向不断进行演化，直至达到网络的稳定状态，这时的网络状态就是网络的输出。
同时，Hopfield 神经网络引入了“能量函数”的概念，阐明了神经网络与动力学之间的关系，使得神经网络的运行稳定性判断有了可靠而简便的依据。
2. 一个4节点离散型Hopfield 神经网络的初始状态为(-1,-1,1,-1)，各节点的阈值为0，网络的连接权值如下，试求解网络的稳定状态。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=0213201111013110W t =0 X (0)=(-1,-1,1,-1)t =1 选取节点1，则节点1的状态为x 1(1)=sgn [0*(-1)+1*(-1)+(-1)*1+(-3)*(-1)]=sgn (1)=1，则网络状态为X (1)=(1,-1,1,-1) t =2 选取节点2，则节点2的状态为x 2(2)=sgn [1*1+0*(-1)+1*1+(-1)*(-1)]=sgn (3)=1，则网络状态为X (2)=(1,1,1,-1) t =3 选取节点3，则节点3的状态为x 3(3)=sgn [(-1)*1+1*1+0*1+2*(-1)]=sgn (-2)=-1，则网络状态为X (3)=(1,1,-1,-1) t =4 选取节点4，则节点4的状态为x 4(4)=sgn [(-3)*1+(-1)*1+2*(-1)+0*(-1)]=sgn (-6)=-1，则网络状态为X (4)=(1,1,-1,-1) t =5 选取节点1，则节点1的状态为x 1(5)=sgn [0*1+1*1+(-1)*(-1)+(-3)*(-1)]=sgn (5)=1，则网络状态为X (1)=(1,1,-1,-1) t =6 选取节点2，则节点2的状态为x 2(6)=sgn [1*1+0*1+1*(-1)+(-1)*(-1)]=sgn (1)=1，则网络状态为X (2)=(1,1,-1,-1) t =7 选取节点3，则节点3的状态为x 3(7)=sgn [(-1)*1+1*1+0*(-1)+2*(-1)]=sgn (-2)=-1，则网络状态为X (3)=(1,1,-1,-1) t =8 选取节点4，则节点4的状态为x 4(8)=sgn [(-3)*1+(-1)*1+2*(-1)+0*(-1)]=sgn (-6)=-1，则网络状态为X (4)=(1,1,-1,-1) 至此，网络中各个神经元的输出状态都不再改变，也就是说网络达到了稳定状态，稳定状态为(1,1,-1,-1)。
人工智能与神经网络考试例题
1图考虑如图所示的加权无向图，每一条边上的权值都代表了该链路的通信费用或者时间。
设l(i,j )是从结点i 到结点j 的链路长度，当i 和j 不直接相连时链路长度为+∞，并且设D (n )是从源结点到结点n 的最短通路长度，n ∈N 。
假定结点1为源结点，则：（1）初始化：置N ={1}，对每一个v /∈N ，置D (v )=l (1,v )。
（2）重复：找出一个结点w /∈N ，且d (w )是最小的，把w 加入N 。
然后对所有不属于N 的结点v 按下式更新D (v )D (v )=Min [D (v ),D (v )+l (v,w )]计算过程如表所示。
步骤N D (2)D (3)D (4)D (5)D (6)初始化{1}251∞∞1{1,4}2412∞2{1,4,2}2412∞3{1,4,2,5}231244{1,4,2,5,3}231245{1,4,2,5,3,6}23124产生的最短通路树如图所示。
路由表如下。
目标结点转发结点22344454642感知器X 1 X 2 X i X N两输入感知器模型如下：ap 1p 2试用单个感知器神经元完成下列分类，写出其训练的迭代过程，画出最终的分类示意图。
已知：{X 1=[22],t 1=0};{X 2=[1−2],t 1=1};{X 3=[−22],t 1=0};{X 4=[−10],t 1=1};解：据题意，神经元有2个输入量，传输函数为阈值型函数。
于是以如图所示的感知器完成分类。
(1)初始化，W (0)=[00],b (0)=0(2)第1次迭代，a =f (n )=f (W (0)X 1+b (0))=f([00][22]+0)=f (0)=1e =t 1−a =0−1=−1因为输出不等于目标值，所以调整权值和阈值W (1)=W (0)+eX T1=[00]+(−1)[22]=[−2−2]b (1)=b (0)+e =0+(−1)=−1(3)第2次迭代。
(完整word版)人工智能神经网络例题
神经网络学习假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。
解：根据“或”运算的逻辑关系，可将问题转换为：输入向量：X1=[0, 0, 1, 1]X2=[0, 1, 0, 1]输出向量：Y=[0, 1, 1, 1]由题意可知，初始连接权值、阈值，以及增益因子的取值分别为：w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3，η=0.4即其输入向量X(0)和连接权值向量W(0)可分别表示为：X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0))W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0))根据单层感知起学习算法，其学习过程如下：设感知器的两个输入为x1(0)=0和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(0)=0和x2(0)=1，其期望输出为d(0)=1，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(0)=1和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=1，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0.2*1+0.4*0-0.3)=f(-0.1)=0实际输出与期望输出不同，需要调节权值，其调整如下：θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4再取下一组输入：x1(1)=1和x2(1)=1，其期望输出为d(1)=1，实际输出为：y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1))=f(0.6*1+0.4*1+0.1)=f(1.1)=1实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
人工神经网络练习题
人工神经网络练习题
1. 什么是人工神经网络？
人工神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能的计算模型。
它由许多人工神经元组成，通过模拟神经元之间的相互连接和信息
传递来研究和处理数据。
2. 人工神经网络的优点是什么？
人工神经网络具有以下优点：
- 能够进行非线性建模，适用于处理复杂的非线性问题。
- 具有自适应研究能力，能够通过反馈机制不断优化性能。
- 对于模式识别、分类和预测等任务表现良好。
- 具有容错性，即使部分神经元损坏，网络仍然可以正常工作。
3. 人工神经网络的主要组成部分有哪些？
人工神经网络主要由以下组成部分构成：
- 输入层：接收外部输入数据。
- 隐藏层：进行数据处理和特征提取。
- 输出层：给出最终的结果。
- 权重：神经元之间的连接强度。
- 激活函数：用于处理神经元的输入和输出。
4. 请解释反向传播算法的工作原理。
反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的方法。
它通过将
输入数据传递给网络，并比较输出结果与期望结果之间的差异，然
后根据差异调整网络中的权重和偏置值。
该过程从输出层开始，逐
渐向前传播误差，然后通过梯度下降法更新权重和偏置值，最终使
网络逼近期望输出。
5. 请列举几种常见的用途人工神经网络的应用。
人工神经网络可以应用于许多领域，包括但不限于：
- 机器研究和模式识别
- 金融市场预测
- 医学诊断和预测
- 自动驾驶汽车
- 语音和图像识别
以上是关于人工神经网络的练习题，希望对您的学习有所帮助。
人工神经网络原理第1章习题参考答案
1.简述什么是人工神经网络。
简单地讲，人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能，采用数学和物理方法进行研究而构成的一种信息处理系统或计算机。
目前关于人工神经网络还尚未有一个严格的统一的定义，不同的科学家从各个不同侧面指出了人工神经网络的特点。
例如，美国神经网络学家Hecht Nielsen关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按照某种方式相互连接形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的”。
美国国防部高级研究计划局关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各个单元的处理方式”。
2.人工神经网络研究处于低潮的原因是什么？重新兴起的动因是什么？处于低潮的原因：1969年，美国著名人工智能学者M. Minsky和S. Papert出版的《感知机》（Perception）一书指出，简单的人工神经网络只能用于线性问题求解，能够求解非线性问题的人工神经网络应该具有中间层，但是在理论上还不能证明将感知机模型扩展到多层网络是有意义的。
重新兴起的动因：1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.Hopfield教授提出了Hopfield网络模型，并于1984年对Hopfield模型进行了电子电路实现。
Hopfield模型引入了物理力学分析方法，阐明了神经网络与动力学之间的关系，建立了神经网络稳定性判断依据，指出了信息存储在网络中各个神经元之间的连接上。
3.人工神经网络的特点是什么？人工神经网络擅长解决哪类问题？特点：(1) 固有的并行结构和并行处理特性；(2) 知识的分布存储特性；(3) 良好的容错特性；(4) 高度非线性及计算的非精确性；(5) 自学习、自组织和自适应性。
擅长解决的问题类型：联想记忆、非线性映射、分类与识别、优化计算等。
4.人工神经网络的信息处理能力体现在那些方面？体现在存储和计算两方面，其中信息存储能力取决于不同的神经网络模型，神经网络的拓扑结构、网络连接权值的设计方法等都可以影响一个神经网络的信息存储容量；计算能力主要表现为神经网络的非线性映射能力、并行分布计算能力等。
人工神经网络例题
1、 什么是 BP 网络的泛化能力？如何保证 BP 网络具有较好的泛化能力？（5分） 解： （1）BP 网络训练后将所提取的样本对中的非线性映射关系存储在权值矩阵中，在其后的工作阶段，当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。
这种能力称为多层感知器的泛化能力，它是衡量多层感知器性能优劣的一个重要方面。
（2）网络的性能好坏主要看其是否具有很好的泛化能力，而对泛化能力的测试不能用训练集的数据进行，要用训练集以外的测试数据来进行检验。
在隐节点数一定的情况下，为获得更好的泛化能力，存在着一个最佳训练次数t 0，训练时将训练与测试交替进行，每训练一次记录一训练均方误差，然后保持网络权值不变，用测试数据正向运行网络，记录测试均方误差，利用两种误差数据得出两条均方误差随训练次数变化的曲线，测试、训练数据均方误差曲线如下图1所示。
训练次数t 0称为最佳训练次数，当超过这个训练次数后，训练误差次数减小而测试误差则开始上升，在此之前停止训练称为训练不足，在此之后称为训练过度。
图1. 测试、训练数据均方误差曲线2、什么是 LVQ 网络？它与 SOM 网络有什么区别和联系？（10 分） 解：（1）学习向量量化（learning vector quantization ，LVQ ）网络是在竞争网络结构的基础上提出的，LVQ 将竞争学习思想和监督学习算法相结合，减少计算量和储存量，其特点是网络的输出层采用监督学习算法而隐层采用竞争学习策略，结构是由输入层、竞争层、输出层组成。
（2）在LVQ 网络学习过程中通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服了自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。
自组织映射可以起到聚类的作用，但还不能直接分类和识别，因此这只是自适应解决模式分类问题中的第一步，第二步是学习向量量化，采用有监督方法，在训练中加入教师信号作为分类信息对权值进行细调，并对输出神经元预先指定其类别。
人工智能神经网络例题
神经网络例题神经网络例题一、简介1.1 概述本章节主要介绍神经网络的基本概念和相关背景知识。
1.2 神经网络的原理本章节详细介绍神经网络的原理，包括神经元的模型、权重和偏置的计算方式、激活函数的选择等内容。
二、神经网络的构建2.1 网络结构设计本章节讲解如何根据具体问题设计神经网络的结构，包括网络层数、每层神经元的数量等。
2.2 数据预处理该章节介绍如何对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等。
2.3 网络参数初始化本章节详细介绍神经网络中参数初始化的方法，包括随机初始化和其他常用方法。
三、神经网络的训练和优化3.1 损失函数选择本章节讲解如何选择适合的损失函数来反映模型的训练效果。
3.2 反向传播算法该章节详细介绍反向传播算法的原理和具体实现步骤，以及常见的优化算法，如梯度下降、动量法等。
3.3 训练技巧和策略本章节介绍训练神经网络的一些常用技巧和策略，包括学习率的调整、批量归一化、正则化等。
四、神经网络的应用4.1 语音识别该章节以语音识别为例，介绍神经网络在自然语言处理领域的应用。
4.2 图像处理本章节以图像处理为例，介绍神经网络在计算机视觉领域的应用。
4.3 自动驾驶该章节以自动驾驶为例，介绍神经网络在智能交通领域的应用。
五、总结和展望本章节对全文进行总结，并展望神经网络在未来发展的前景。
附件：本文档涉及的附件包括示例代码、训练数据集和实验结果。
法律名词及注释：1.神经网络：一种模仿生物神经网络工作方式的计算模型。
2.反向传播算法：一种常用于训练神经网络的优化算法，通过计算损失函数的梯度来调整网络参数。
3.梯度下降：一种常用的优化算法，在梯度的相反方向更新参数以最小化损失函数。
4.学习率：在梯度下降算法中控制每次参数更新的步长的超参数，影响训练速度和准确性。
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4、试设计一个吸引子为Ｘa＝（0110) T,Xｂ＝(10０１)T的离散Hopfiｅｌd人工神经网络。其权值和阈值在 [-1，１]区间取值，试求权值和阈值。(10 分)
图1． 测试、训练数据均方误差曲线
2、什么是 LVQ 网络？它与 SＯＭ 网络有什么区别和联系？（１０ 分）
解：
（１）学习向量量化(learｎiｎg ｖecｔor quantizatiｏn，LVQ)网络是在竞争网络结构的基础上提出的，ＬVQ将竞争学习思想和监督学习算法相结合,减少计算量和储存量,其特点是网络的输出层采用监督学习算法而隐层采用竞争学习策略，结构是由输入层、竞争层、输出层组成。
人工神经网络例题
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1、 什么是 BＰ 网络的泛化能力?如何保证 BP 网络具有较好的泛化能力?(5分）
解:
(1）ＢP网络训练后将所提取的样本对中的非线性映射关系存储在权值矩阵中,在其后的工作阶段,当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。这种能力称为多层感知器的泛化能力，它是衡量多层感知器性能优劣的一个重要方面。
(２）在ＬVQ网络学习过程中通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服了自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。自组织映射可以起到聚类的作用,但还不能直接分类和识别,因此这只是自适应解决模式分类问题中的第一步，第二步是学习向量量化，采用有监督方法，在训练中加入教师信号作为分类信息对权值进行细调，并对输出神经元预先指定其类别。
解:
吸引子的分布是由网络的权值(包括阈值）决定的,设计吸引子的核心就是如何设计一组合适的权值。为了使所设计的权值满足要求，权值矩阵应符合以下要求：
(a) 为保证异步方式工作时网络收敛,W应为对称阵。
(b) 为保证同步方式工作时网络收敛，W应为非负定对称阵。
（c) 保证给定的样本是网络的吸引子,并且要有一定的吸引域。
（２）网络的性能好坏主要看其是否具有很好的泛化能力,而对泛化能力的测试不能用训练集的数据进行，要用训练集以外的测试数据来进行检验。在隐节点数一定的情况下，为获得更好的泛化能力，存在着一个最佳训练次数t0，训练时将训练与测试交替进行，每训练一次记录一训练均方误差，然后保持网络权值不变,用测试数据正向运行网络，记录测试均方误差,利用两种误差数据得出两条均方误差随训练次数变化的曲线，测试、训练数据均方误差曲线如下图１所示。训练次数ｔ０称为最佳训练次数,当超过这个训练次数后，训练误差次数减小而测试误差则开始上升,在此之前停止训练称为训练不足，在此之后称为训练过度。
表１. BＰ神经网络训练、分类结果
隐层节点数
误差精度
训练次数
分类结果正确率
5
0.3
66491
10０%
７
０.3
31981
100%
9
0.３
253３8
100%
10
0.3
20770
１00%
12
0.3
１４０52
1００%
14
0.3
11622
100%
用ｍatlab编程，设定训练误差精度为0．３,学习率0.2，然后进行训练,记录不同隐层节点数的情况下达到相同的训练精度所需要的训练次数,当隐层节点数为M=5时，在训练次数为6649１时,结果达到训练精度; 当隐层节点数M=７时，在训练次数到达３1981时,结果达到训练精度；当隐层节点数M=9时时，在训练次数达到２５３38时，结果达到训练精度；当隐层节点数Ｍ＝１0时,在训练次数达到20770时，结果达到训练精度；当隐层节点数Ｍ=12时,在训练次数达到１４0５2时，结果达到训练精度；当隐层节点数M＝14时,在训练次数达到1１622时,结果达到训练精度，由此可见,在一定范围内,隐层节点数越多,达到训练精度时所用的训练次数越少,所用训练时间则越少。因此选择隐层节点数为1４。
net3=w1３×0+w2３×1+w３4×0−T３＝w23−Ｔ３>0 (7)
net4=w1４×０+w24×１+w３4×1–Ｔ4=w24+ｗ34–T4<0 （8）
联立以上8项不等式，可求出未知量的允许取值范围。如取w14=0．7，则由式(1)
net3＝ｗ１3×1＋w23×0+w34×1−T3=w13＋ｗ34−Ｔ3＜０ (3)
net4=w１4×1+w24×0+ｗ34×0–T4=w１4–Ｔ4>0 （４)
对于Ｘb= (０１10）T状态,各节点净输入应满足：
nｅt1=w12×１+w13×1+w14×0−T1=w1２+w１3−T1<0 (5)
neｔ2=w12×0+w23×1+w2４×０−T２＝w23−T2＞0 (6)
３、设计一个神经网络对图一中的三类线性不可分模式进行分类,期望输出向量分别用(1， -1, -１）T、 (－1， 1, -1） T、 (-1, -１, 1) T代表三类，输入用样本坐标。要
求：
（1） 选择合适的隐节点数；
(2）用 BP 算法训练网络，对图中的 9 个样本进行正确分类。（15 分)
分析:
具体设计时,这里采用了联立方程法:
以 ４Байду номын сангаас节点 ＤHNN为例，说明权值设计的联立方程法。
考虑到wij=wji，wｉi= 0,对稳态x(ｔ＋1) ＝x(t)。
对于状态Xa= （１001)T，各节点净输入应满足：
nｅt１=w1２×0＋w1３×０+ｗ14×1−T1=w１4−T1＞0 （１)
ｎeｔ2=w12×1+w23×0+w24×1−T2=w1２＋w24−T2<0 (2)
对于一个BP神经网络，首先要明确输入,输出， 隐层节点个数。对于本题，输入是点坐标组成的２*9的矩阵,输入节点个数为2,期望输出向量分别用(１, -1， -1)T、 （-1, １, -１）T、 (-１， -1, １)T表示，至于隐层节点的个数并没有确切的方法,根据经验公式 (ｍ为隐层节点数;n为输入层节点数;l为输出节点数;α为1~10之间的常数),首先确定隐层节点数为5,逐渐增加隐层节点数量，然后观察其对训练误差的影响，最终选出最合适的隐层节点数量。