人工神经网络及其应用感知机及BP网络精品PPT课件
合集下载
人工神经网络及其应用感知机及bp网络
第25页
3.1 Adline介绍
自适应线性元件(Adaptive Linear Element 简 称Adaline)
由威德罗(Widrow)和霍夫(Hoff)首先提出 自适应线性元件主要用途是线性迫近一个函数
式而进行模式联想。 它与感知器主要不一样之处
– 在于其神经元有一个线性激活函数，这允许输出能 够是任意值，而不但仅只是像感知器中那样只能取 0或1
适用性与不足
– 感知器仅能够进行简单分类。感知器能够将输入分成两类或
37
四类等，但仅能对线性可分输入进行分类。
– 自适应线性网络除了像感知器一样能够进行线性分类外，还
能够实现线性迫近，因为其激活函数能够连续取值而不一样
于感知器仅能取0或1缘故
人工神经网络及其应用感知机及bp网络
第37页
四、内容小结
p2值均使w1 p1十w2 p2十b＞0，这些点经过由w1、
w2和b组成感知器输出为1；该直线以下个别点经过
16
感知器输出为0
人工神经网络及其应用感知机及bp网络
第16页
2.4 功效解释
17
人工神经网络及其应用感知机及bp网络
第17页
2.5 网络学习与训练
当采取感知器对不一样输入矢量进行期望输出 为0或1分类时，其问题可转化为对已知输入矢 量在输入空间形成不一样点位置，设计感知器 权值W和b
（3）检验过程。检验输出矢量A与目标矢量数，训练结束，不
然转入（4）
（4）学习过程。依据感知器学习规则调整权矢量，
并返回（3） 人工神经网络及其应用感知机及bp网络
第23页
2.6 不足
因为感知器激活函数采取是阀值函数，输出矢 量只能取0或1，所以只能用它来处理简单分类 问题
[课件]人工神经网络-BP神经网络PPT
![[课件]人工神经网络-BP神经网络PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/6c34dec86294dd88d1d26b0f.png)
x1
y1
y2
yn 1
y1
yn
x2 xn
y2 yn
x 入1
层
输
x层 2
隐
xn 1 xn 出
层
输
神经网络的学习方法
◆无教师学习 ◆强化学习： ◆有教师的学习方式
环境对系统输出结果只给出评价信息（奖或惩），系 学习系统按照环境提供数据的某些统计规律来调节自身 外界存在一个教师，对给定的一组输入，提供应 统通过强化受奖动作来改善自身性能 参数
1） n1=(n+m)1/2+a 2) n1=log2n n1:隐含层单元数 n:输入单元数 m:输出单元数
BP算法
• 初始权值的确定 选择-1~1之间的随机数，系统自动默认 • 初始阈值的确定 -2.5~2.5之间的随机数，系统自动默认 都可以通过语句自行设置
BP算法步骤
1. 网络初始化
给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设 定误差函数e，给定计算精度值 和最大学习次数M。
1 1 1 2 2 2
输入层
隐含层
输出层
xN1
wih
yN2
whj
z N3
N3
TN3
BP神经网络工作原理
初始化 给定输入向量和期望输出
求隐层输出层各单元输出
求期望输出与实际输出的偏 差e
e满足需 求？ Y 全部e满足需 求 Y 结束
N
计算隐层误 差
求误差梯度
更新权值
BP算法
• 隐含层节点数的确定
p 1 q ( ((do (k ) f( whohoh (k ) bo )2 )) hoh (k ) 2 o1 h 1 hoh (k ) hih (k )
神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
7
3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 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。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
15
4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
16
人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
6
关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
《BP神经网络》演示PPT
第13页
14
神经网络控制
第1页
神经网络控制
什么是人工神经网络？ T.Koholen的定义：“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。”
第2页
神经网络控制
神经元模型
神经网络模型是由大量的处理单元（神经元）互相连接而 成的网络。神经元一般表现为一个多输入、单输出的非线 性器件，通用的结构模型如图所示。
输出单元的修正增量：
p jk pk ypj
对于与输出层相邻的隐层中的神经元j 和该隐层前低一层 中的神经元i ：
pj y pj (1 y pj ) pk w jk
k
Δ p wij pj y pj
输出层中神经元输出的误差反向传播到前面各层，对各 层之间的权值进行修正。
第12页
谢谢
E p
w jk
其中， E p E p netk
w jk
netk w jk
由 netk wjk y j 式得到：
j
netk w jk w jk
w jk y pj y pj
j
第11页
BP神经网络
令 pk E p netk ， 可得
输出单元的误差：
pk (d pk y pk ) y pk (1 y pk )
对输入模式Xp，若输出层中第k个神经元的期望输出为 dpk，实际输出为ypk。输出层的输出方差 ：
E p
1 2
k
(d pk y pk )2
第10页
BP神经网络
若输入N个模式，网络的系统均方差为：
E 1 2N
p
k
(d pk
y pk )2
14
神经网络控制
第1页
神经网络控制
什么是人工神经网络？ T.Koholen的定义：“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。”
第2页
神经网络控制
神经元模型
神经网络模型是由大量的处理单元（神经元）互相连接而 成的网络。神经元一般表现为一个多输入、单输出的非线 性器件，通用的结构模型如图所示。
输出单元的修正增量：
p jk pk ypj
对于与输出层相邻的隐层中的神经元j 和该隐层前低一层 中的神经元i ：
pj y pj (1 y pj ) pk w jk
k
Δ p wij pj y pj
输出层中神经元输出的误差反向传播到前面各层，对各 层之间的权值进行修正。
第12页
谢谢
E p
w jk
其中， E p E p netk
w jk
netk w jk
由 netk wjk y j 式得到：
j
netk w jk w jk
w jk y pj y pj
j
第11页
BP神经网络
令 pk E p netk ， 可得
输出单元的误差：
pk (d pk y pk ) y pk (1 y pk )
对输入模式Xp，若输出层中第k个神经元的期望输出为 dpk，实际输出为ypk。输出层的输出方差 ：
E p
1 2
k
(d pk y pk )2
第10页
BP神经网络
若输入N个模式，网络的系统均方差为：
E 1 2N
p
k
(d pk
y pk )2
人工神经网络理论及应用第二课感知机和与bp网络
感知机模型采用二进制输出，即 输出结果只有0和1两种取值。
感知机的学习过程
感知机采用梯度下降法进行学习，通过不断调整权重和阈值来最小化分类误差。
在训练过程中，感知机根据输入数据计算输出结果，并与真实标签进行比较，计算 误差并更新权重和阈值。
感知机的学习过程是一个迭代过程，直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数或 误差小于某个阈值）为止。
要点三
深度学习
深度学习是人工神经网络的进一步发 展，通过构建更深的网络结构，能够 自动提取数据的特征，并解决更为复 杂的任务。深度学习在图像识别、语 音识别、自然语言处理等领域取得了 巨大成功。
未来研究方向与挑战
01 02
模型可解释性
当前的人工神经网络模型往往被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释。 未来研究需要探索如何提高神经网络的可解释性，以增强人们对模型的 信任。
数据隐私与安全
随着神经网络的广泛应用，数据隐私和安全问题日益突出。如何在保证 数据隐私的同时，实现有效的模型训练，是一个值得关注的研究方向。
03
模型泛化能力
目前的人工神经网络模型在训练数据上的表现往往很好，但在未见过的
数据上表现较差。如何提高模型的泛化能力，是未来研究的一个重要方
向。
THANKS
感谢观看
BP网络在自然语言处理中的应用
01
02
03
BP网络（反向传播网络）是一种 多层前馈网络，通过反向传播算 法进行训练，可以用于自然语言 处理中的各种任务。
BP网络在自然语言处理中的应用 包括语音识别、机器翻译和情感 分析等，这些任务都需要对自然 语言进行深入理解和处理。
BP网络在自然语言处理中具有强 大的表示能力和灵活性，能够处 理复杂的语言现象，并取得了显 著的应用效果。
人工神经网络5BP神经网络ppt课件
bm (k 1) bm (k) sm
F
n1m
F
sm
F nim
n2m
F
nsm
Jacobian矩阵
n1m1 n1m
n m1 n m
n2m1 n1m
nsm1 n1m
S m1
nim
w a m m1 i, j j
bim
j 1
nim wim, j
a m 1 j
nim bim
1
梯度计算
F F nim wim, j nim wim, j
F F nim bim nim bim
S m1
nim
w a m m1 i, j j
a = aM
性能指数
多层网络的BP算法是 LMS 算法的推广。两个算 法均使用相同的性能指数：均方误差。算法的输 入是一个网络正确行为的样本集合：
{ p1 , t1},{ p2 , t2}, ,{ pQ , tQ}
这里是网络的输入,是对应的目标输出。每输入一 个样本,便将网络输出与目标输出相比较。算法将 调整网络参数以使均方误差最小化：
23
函数逼近
它能将测量到的输出映射为控制输入。 考虑图中的两层的1 -2 -1网络。
函数逼近
此例中,第一层的传输函数是logsig函数
f
1
(n)
1
1 en
第二层的是线性函数。
f 2 (n) n
函数逼近
注意网络的响应包括两步，每一步对第一层 中的一个logsig形神经元的响应。通过调整网络的 参数，每一步的曲线形状和位置都可以发生改变 ， 如在下面讨论中将会见到的那样。
F
n1m
F
sm
F nim
n2m
F
nsm
Jacobian矩阵
n1m1 n1m
n m1 n m
n2m1 n1m
nsm1 n1m
S m1
nim
w a m m1 i, j j
bim
j 1
nim wim, j
a m 1 j
nim bim
1
梯度计算
F F nim wim, j nim wim, j
F F nim bim nim bim
S m1
nim
w a m m1 i, j j
a = aM
性能指数
多层网络的BP算法是 LMS 算法的推广。两个算 法均使用相同的性能指数：均方误差。算法的输 入是一个网络正确行为的样本集合：
{ p1 , t1},{ p2 , t2}, ,{ pQ , tQ}
这里是网络的输入,是对应的目标输出。每输入一 个样本,便将网络输出与目标输出相比较。算法将 调整网络参数以使均方误差最小化：
23
函数逼近
它能将测量到的输出映射为控制输入。 考虑图中的两层的1 -2 -1网络。
函数逼近
此例中,第一层的传输函数是logsig函数
f
1
(n)
1
1 en
第二层的是线性函数。
f 2 (n) n
函数逼近
注意网络的响应包括两步，每一步对第一层 中的一个logsig形神经元的响应。通过调整网络的 参数，每一步的曲线形状和位置都可以发生改变 ， 如在下面讨论中将会见到的那样。
人工神经网络PPT演示课件
感知器的学习算法
采用感知器学习规则进行训练。训练步骤为：
① 对各初始权值w0j(0),w1j(0),w2j(0),…,wnj(0)，j=1,2,…,m(m为计算层的节点数) 赋予较小的非零随机数；
② 输入样本对{Xp,dp}，其中Xp=(-1, x1p , x2p ,…, xnp ),dp为期望的输出向量(教师信 号),上标p代表样本对的模式序号，设样本集中的样本总数为P，则p=1,2,…,P；
③
计算各节点的实际输出
o
p j
(t
)
sgn[X
T j
(t)
X
],
j 1,2,, m
；
④
调整各节点对应的权值，Wj
(t
1)
Wj
(t)
[dLeabharlann p jop j
]X
p
,
j 1,2,, m
，其中η
为学习率，用于控制调整速度，太大会影响训练的稳定性，太小则使训练的收敛
速度变慢，一般取0<η ≤1；
x1
oj Wj
x2 ······ xi ······xn
由方程 w1 j x1 w2 j x2 Tj 0 确定的直线成为二维输入样本空间上的一条分界线。
② 设输入向量X=(x1,x2,x3)T,则三个输入分量在几何上构成一个三维空间。节点j的
输出为
1, o j 1,
w1 j x1 w2 j x2 w3 j x3 Tj 0 w1 j x1 w2 j x2 w3 j x3 Tj 0
智能信息处理技术
华北电力大学
1
第5章 人工神经网络
1 人工神经网络基础知识 2 前馈神经网络 3 自组织神经网络 4 反馈神经网络
BP神经网络模型PPT课件
激活函数: f()
误差函数：e
1 2
q o1
(do (k )
yoo (k ))2
BP网络的标准学习算法
第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1） 内的随机数，设定误差函数e，给定计 算精度值 和最大学习次数M。
第二步,随机选取第 k个输入样本及对应 期望输出
修正各单元权 值
误差的反向传播
BP网络的标准学习算法-学习过程
正向传播：
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
判断是否转入反向传播阶段：
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不 符
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元 的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
x(k) x1(k), x2(k), , xn(k)
do (k) d1(k),d2(k), ,dq(k)
BP网络的标准学习算法
第三步，计算隐含层各神经元的输入和
输出
n
hih (k ) wih xi (k ) bh
i 1
h 1, 2, , p
hoh (k) f(hih (k)) h 1, 2, , p
f(
yio (k)))2)
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)
( 1 2
q
((do (k)
o1
p
f(
h1
whohoh (k)
bo )2 ))
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)
q o1
(do (k )
人工神经网络 第3章 多层前向网络及BP学习算法PPT学习课件
jp
(n)
E(n) w jp (n)
E(n)
E(n)
ekp (n) ykp (n)
u
P p
(n)
w jp (n)
ekp (n)
ykp (n)
u
P p
(n)
w jp (n)
E(n) w jp (n)
ekp (n)
f
'
(u
P p
(n))v
J j
(n)
因为：
(3) 选用反对称函数作激励函数。当激励函数为反对 称函数（即f (–u) = –f (u)）时，BP算法的学习速度 要快些。最常用的反对称函数是双曲正切函数：
f
(u)
a
tanh(bu)
a11
exp(bu) exp(bu)
1
2a exp(bu)
a
一般取， a 1.7159 b 2 3
f
'
(u
I i
(n))
J j
(n)wij
(n)
j 1
BP学习算法步骤
第一步：设置变量和参量 第二步：初始化，赋给WMI (0), WIJ (0), WJP (0),各一
个较小的随机非零值 第三步：随机输入样本Xk ，n=0。 第元四的步输： 入对信输号入u和样输本出X信k ，号前v 向计算BP网络每层神经 第Y转k五至(n)步第计： 八算由 步误期 ；差望不E(输满n)出足，d转判k和至断上第其一六是步步否求。满得足的要实求际，输若出满足
3.2 BP学习算法
反向传播算法(Back-Propagation algorithm, BP)
神经网络ppt课件
2.4 误差反向传播图形解释
21
2.5 网络训练
训练BP网络，需要计算网络加权输入矢量以及 网络输出和误差矢量，然后求误差平方和
当所训练矢量的误差平方和小于误差目标，训练 停止；否则在输出层计算误差变化，且采用反向 传播学习规则来调整权值，然后重复此过程
网络完成训练后，对网络输入一个不是训练集合 中的矢量，网络将以泛化方式给出输出结果
利用附加动量的作用则有可能滑过局部极小值 修正网络权值时，不仅考虑误差在梯度上的作
用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响， 其作用如同一个低通滤波器，它允许网络忽略 网络上微小变化特性 该方法是在反向传播法的基础上在每一个权值 的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值， 并根据反向传播法来产生新的权值变化
2.5 网络训练
计算权值修正后误差平方和
– SSE＝sumsqr(T-purelin(W2*tansig(W1*P，B1)，B2))
检查：SSE是否小于err_goal。若是，训练结束； 否则继续
以上所有的学习规则与训练的全过程，可以用函 数trainbp.m来完成
– 它的使用只需定义有关参数：显示间隔次数，最大循 环次数，目标误差，以及学习速率。调用后返回训练 后权值，循环总数和最终误差
30
3.5 期望误差值选取
在设计网络的训练过程中，期望误差值也应当 通过对比训练后确定一个合适的值
这个所谓的“合适”，是相对于所需要的隐含 层的节点数来确定，因为较小的期望误差值是 要靠增加隐含层的节点，以及训练时间来获得
一般情况下，作为对比，可以同时对两个不同 期望误差值的网络进行训练，最后通过综合因 素的考虑来确定采用其中一个网络
3.4 学习速率
学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值 变化量
BP神经网络PPTppt课件
输 入 至 网 络 , 由 前 向 后 ， 逐 层 得 到 各 计 算 单 元 的 实 际 输 出 y：
对 于 当 前 层 l 的 第 j个 计 算 单 元 ,j 1,..., nl
该
单
元
的
净
输
入
实
际
输
出
n l1
n
e
t
l j
Ol l 1 ij i
i 1
O
l j
f
n
e
t
l j
1
=
1+
e
➢ 可见层
输入层 (input layer) 输入节点所在层，无计算能力
输出层 (output layer) 节点为神经元
➢ 隐含层( hidden layer) 中间层，节点为神经元
可编辑课件PPT
20
具有三层计算单 元的前馈神经网络结 构
可编辑课件PPT
21
2. 感知器神经网络(感知器)、感知器神经元
s ig n 型 函 数 ， 不 可 微 ； 对 称 硬 极 限 函 数 ；
双
极
函
数
f
net
=
sgn
net
=
1
-
1
net 0 net < 0
m atlab函 数 hardlim s
D .阈 值 函 数
f
net
=
-
net net <
其 中 , , 非 负 实 数
可编辑课件PPT
单层感知器网络
感知器神经元
可编辑课件PPT
22
2. 感知器神经网络、感知器神经元(续)
感知器神经元的传递函数
人工神经网络3感知机网络ppt课件
错误分类
构造学习规则 现在考虑另一个输入向量，并继续对权值进行调整。 不断重复这一过程，直到所有输入向量被正确分类。 将p2送入网络：
p2的目标值t2等于0，而该网络的世纪输出a是1。所 以一个属于类0的向量被错误划分为类1了。
既然现在的目的是将1W从输入向量所指的方向移开， 因此可以将式中的加法变为减法
在图中用阴影表示该区域。另外，也可用图解的 方法找到该网络相应的判定边界。必须注意的是 该边界与1w垂直
判定边界
• 所有在判定边界上的点与权向量的内积相同。 • 这些点一定是在一条与权向量垂直的线上。
例子 – “与(AND)” 下面将运用上述一些概念设计出能够实现“与门”逻 辑功能的感知机网络。与门的输入/目标对为
权值矩阵W重写为
感知机的结构
传输函数 由于hardlim传输函数的定义是
a
f
(n) hardlim(n)
1 0
(n 0) (n 0)
传输函数
a
f (n) hardlim(n)
1 0
(n 0) (n 0)
所以，如果权值矩阵的第i个行向量与输入向 量的内积大于等于-bi，该输出为1，否则输出 为0。因此网络中的每个神经元将输入空间划 分为两个区域。
“与”的解答（图解法）
• 选择与判定边界垂直的权向量，该权向量可以是 任意长度向量，它同样有无穷多个。这里选择：
“与”的解答（图解法） •最后，为了求解偏置值b，可以从判定边界上选取 一个满足式子的点。
如果选p=[1.5 0]T代入，有：
“与”的解答（图解法）
现在可以通过选择上述的输入/目标对来对网络进行 测试。如果选择p2作为网络的输入，则输出为
如果t=0且a=1,则1wnew=1wold-p
构造学习规则 现在考虑另一个输入向量，并继续对权值进行调整。 不断重复这一过程，直到所有输入向量被正确分类。 将p2送入网络：
p2的目标值t2等于0，而该网络的世纪输出a是1。所 以一个属于类0的向量被错误划分为类1了。
既然现在的目的是将1W从输入向量所指的方向移开， 因此可以将式中的加法变为减法
在图中用阴影表示该区域。另外，也可用图解的 方法找到该网络相应的判定边界。必须注意的是 该边界与1w垂直
判定边界
• 所有在判定边界上的点与权向量的内积相同。 • 这些点一定是在一条与权向量垂直的线上。
例子 – “与(AND)” 下面将运用上述一些概念设计出能够实现“与门”逻 辑功能的感知机网络。与门的输入/目标对为
权值矩阵W重写为
感知机的结构
传输函数 由于hardlim传输函数的定义是
a
f
(n) hardlim(n)
1 0
(n 0) (n 0)
传输函数
a
f (n) hardlim(n)
1 0
(n 0) (n 0)
所以，如果权值矩阵的第i个行向量与输入向 量的内积大于等于-bi，该输出为1，否则输出 为0。因此网络中的每个神经元将输入空间划 分为两个区域。
“与”的解答（图解法）
• 选择与判定边界垂直的权向量，该权向量可以是 任意长度向量，它同样有无穷多个。这里选择：
“与”的解答（图解法） •最后，为了求解偏置值b，可以从判定边界上选取 一个满足式子的点。
如果选p=[1.5 0]T代入，有：
“与”的解答（图解法）
现在可以通过选择上述的输入/目标对来对网络进行 测试。如果选择p2作为网络的输入，则输出为
如果t=0且a=1,则1wnew=1wold-p
人工神经网络理论及应用.ppt课件
ww1ij (k )
m
yi1
j1
1 yi1
w2ji e j
yi1 (1
yi1 )
uj
对比Hebb规则: 各项
如遇到隐含层多于1层，可依次类推
yi (1 yi ) y1jei
yi1(1
yi1) u j
m
yi1
1 yi1
w2jie
j
j1
演示
BP算法演示
BP学习算法评述
优点
代入上式，有 因此
ym yi1
ym (1
ym )wmi
J
T
e
e yi1
m j 1
y j (1
y j ) w2jiej
即误差进行反向传输
BP学习步骤：误差反传(隐含层)
w1
w2
u1
e1
yi1 wi1j
yi1(1 yi1)u j
un
… …
…
em
综合上述结果
y1
Δwi1j
k
dJ dwi1j
主要内容
神经元数学模型 感知器 多层前馈网络与BP算法※ BP算法评述
神经元数学模型
n
y f wjxj
j1
n
设 p wj x j 则 yi f ( pi ) j 1
作用 函数
f
(
x)
1, 0,
x0 x0
i
f (xi )
（a）
f (x)
1
0 x
(b) 作用函数
MP神经元模型
感知器(感知机)
包含感知层，连接层和反应层。
感知层：接受二值输入； 连接层：根据学习规则不断调整权值 输出层：取为对称型阶跃函数
人工神经网络及其应用[PPT课件]
![人工神经网络及其应用[PPT课件]](https://img.taocdn.com/s3/m/e46730ee59eef8c75fbfb3f3.png)
4〕相互结合型网络〔全互联或局部互联〕
相互结合型网络构造如以下图。这种网络在任意两个神经元 之间都可能有连接。在无反响的前向网络中，信号一旦通过， 某神经元，该神经元的处理就完毕了。而在相互结合的网络 中，信号要在神经元之间反复传递，网络处于一种不断改变 状态的动态之中。信号从某初始状态开场，经过假设干次变 化，才会到达某种平衡状态。根据网络的构造和神经元的特 性，网络的运行还有可能进入周期震荡或其他如混沌等平衡 状态。
2〕有反响的前向网路
其构造如以下图。输出层对输入层有信息反响，这种网络 可用于存储某种模式序列。如神经认知机和回归BP网络都 属于这种类型。
3〕层内有相互结合的前向网络
其构造如以下图。通过层内神经元的相互结合，可以实现 同一层内神经元之间的横向抑制或兴奋抑制。这样可以限 制每层内可以同时动作的神经元素，或者把每层内的神经 元分为假设干组，让每一组作为一个整体进展运作。例如， 可以利用横向抑制机理把某层内具有最大输出的神经元挑 选出来，从而抑制其他神经元，使之处于无输出的状态。
➢它是由简单信息处理单元〔人工神经元，简称神经 元〕互联组成的网络，能承受并处理信息。网络的信 息处理由处理单元之间的相互作用来实现，它是通过 把问题表达成处理单元之间的连接权来处理的。
❖ 多年来，学者们建立了多种神经网络模型，决定 其整体性能的三大要素为：
❖ 〔1〕神经元〔信息处理单元〕的特性。 ❖ 〔2〕神经元之间互相连接的形式——拓扑构造。 ❖ 〔3〕为适应环境而改善性能的学习规那么。 ❖ 神经网络是人脑的某种抽象、简化和模拟，反映
Ep (t)
dp yp (t) 2
1 2 [d p
yp (t)]2
1 2
e2p
(t)
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
8
20/11/19
这类学习不在于寻找一个特殊映射的表示，而 是将事件空间分类为输入活动区域，并有选择 地对这些区域响应，从而调整参数一反映观察 事件的分部
输入可以为连续值，对噪声有较强抗干扰能力
对较少输入样本，结果可能要依赖于输入序列
在ART、Kohonen等自组织竞争型网络中采用
3
2020/11/19
一、内容回顾
生物神经元模型
4 2020/11/19
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
5
2020/11/19
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
权值确定 Hebb学习规则 误差校正学习规则 相近（无教师）学习规则
6
2020/11/19
Hebb学习规则
Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，于 1949年提出的神经元连接强度变化的规则
如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们 之间的突触连接加强
a为学习速率，Vi, Vj为神经元i和j的输出
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
1 2020/11/19
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
2 2020/11/19
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
感知器特别适用于简单的模式分类问题，也可 用于基于模式分类的学习控制中
本讲中感知器特指单层感知器
11
2020/11/19
2.2 神经元模型
12 2020/11/19
2.3 网络结构
ni 第i个神经元加权输入和 ai第i个神经元输出,i＝1,2,…,s
13 2020/11/19
2.4 功能解释
只要直接调用此函数，即可立即获得权值的修 正量。此函数所需要的输人变量为：输入、输 出矢量和目标矢量（P、A和T）
调用命令为： [dW，dB]＝learnp(P，A，T)
20
2020/11/19
2.5 网络学习与训练
训练思想
在输入矢量P的作用下，计算网络的实际输出 A，并与相应的目标矢量T进行比较，检查A 是否等于T，然后用比较后的误差量，根据学 习规则进行权值和偏差的调整
它是一条直线，此直线上及其线以上部分的所有p1
、p2值均使w1 p1十w2 p2十b＞0，这些点通过由
w1、w2和b构成的感知器的输出为1；该直线以下
15
部分的点通过感知器的输出为0
2020/11/19
2.4 功能解释
16 2020/11/19
2.5 网络学习与训练
当采用感知器对不同的输入矢量进行期望输出 为0或1的分类时，其问题可转化为对已知输入 矢量在输入空间形成的不同点的位置，设计感 知器的权值W和b
感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的 输出
根据输出值通过测试加权输入和值落在阈值函 数的左右对输入数据进行分类
14 2020/11/19
2.4 功能解释
这一功能可以通过在输人矢量空间里的作图来 加以解释
以输入矢量r＝2为例
对选定的权值w1、w2和b，可以在以p1和p2分别作 为横、纵坐标的输入平面内画出W*P+b＝w1 p1十 w2 p2十b＝0的轨迹
2.5 网络学习与训练
如果第i个神经元的输出是正确的，即ai＝ti，那 么与第i个神经元联接的权值wij和偏差值bi保持 不变
如果第i个神经元的输出是0，但期望输出为1，
即有ai＝0，而ti＝1，此时权值修正算法为：新 的权值wij为旧的权值wij加上输人矢量pj；新的 偏差bi为旧偏差bi加上1
（1）参数初始化
a)赋给权矢量w在(—l，1)的随机非零初始值；
b)给出最大训练循环次数max_epoch；
（2）初始化网络表达式。根据输人矢量P以及最新 权矢量W，计算网络输出矢量A；
（3）检查过程。检查输出矢量A与目标矢量T是否相 同。如果是，或已达最大循环次数，训练结束，否 则转入（4）
如果第i个神经元的输出为1，但期望输出为0，
19 2020/11/19
即有ai＝1，而ti＝0，此时权值修正算法，新的 权 偏值 差wbii为j等旧于偏旧差的b权i减值去w1ij减去输入矢量pj；新的
2.5 网络学习与训练
上述用来修正感知器权值的学习算法在 MATLAB神经网络工具箱中已编成了子程序， 成为一个名为1earnp.m的函数。
二、感知机
2.1 感知机简介 2.2 神经元模型 2.3 网络结构 2.4 功能解释 2.5 学习和训练 2.6 局限性
10
2020/11/19
2.1 感知机简介
感知器由美国计算机科学家罗森布拉特（ F.Roseblatt）于1957年提出
收敛定理
– F.Roseblatt证明，如果两类模式是线性可分的（指 存在一个超平面将它们分开），则算法一定收敛
重新计算网络在新权值作用下的输入，重复
权值调整过程，直到网络的输出A等于目标
矢量T或训练次数达到事先设置的最大值时训
21
练结束
2020/11/19
2.5 网络学习与训练
22 2020/11/19
训练算法
对于所要解决的问题，确定输入矢量P，目标矢量T ，并确定各矢量的维数及神经元数目：r，s和q；
Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规 则，几乎所有神经网络的学习规则都可以看作
7 Hebb学习规则的变形
2020/11/19
误差校正规则
用已知样本作为教师对网络进行学习 学习规则可由二次误差函数的梯度法导出 误差校正学习规则实际上是一种梯度方法
不能保证得到全局最优解 要求大量训练样本，收敛速度慢 对样本地表示次序变化比较敏感
感知器权值参数设计目的，就是根据学习法则 设计一条W*P+b＝0的轨迹，使其对输入矢量 能够达到所期望的划分
17
2020/11/19
2.5 网络学习与训练
学习规则
用来计算新的权值矩阵W及新的偏差B 的算法
权值的变化量等于输入矢量 假定输入矢量P，输出矢量A，目标矢量为T
的感知器网络
18
2020/11/19
20/11/19
这类学习不在于寻找一个特殊映射的表示，而 是将事件空间分类为输入活动区域，并有选择 地对这些区域响应，从而调整参数一反映观察 事件的分部
输入可以为连续值，对噪声有较强抗干扰能力
对较少输入样本，结果可能要依赖于输入序列
在ART、Kohonen等自组织竞争型网络中采用
3
2020/11/19
一、内容回顾
生物神经元模型
4 2020/11/19
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
5
2020/11/19
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
权值确定 Hebb学习规则 误差校正学习规则 相近（无教师）学习规则
6
2020/11/19
Hebb学习规则
Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，于 1949年提出的神经元连接强度变化的规则
如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们 之间的突触连接加强
a为学习速率，Vi, Vj为神经元i和j的输出
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
1 2020/11/19
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
2 2020/11/19
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
感知器特别适用于简单的模式分类问题，也可 用于基于模式分类的学习控制中
本讲中感知器特指单层感知器
11
2020/11/19
2.2 神经元模型
12 2020/11/19
2.3 网络结构
ni 第i个神经元加权输入和 ai第i个神经元输出,i＝1,2,…,s
13 2020/11/19
2.4 功能解释
只要直接调用此函数，即可立即获得权值的修 正量。此函数所需要的输人变量为：输入、输 出矢量和目标矢量（P、A和T）
调用命令为： [dW，dB]＝learnp(P，A，T)
20
2020/11/19
2.5 网络学习与训练
训练思想
在输入矢量P的作用下，计算网络的实际输出 A，并与相应的目标矢量T进行比较，检查A 是否等于T，然后用比较后的误差量，根据学 习规则进行权值和偏差的调整
它是一条直线，此直线上及其线以上部分的所有p1
、p2值均使w1 p1十w2 p2十b＞0，这些点通过由
w1、w2和b构成的感知器的输出为1；该直线以下
15
部分的点通过感知器的输出为0
2020/11/19
2.4 功能解释
16 2020/11/19
2.5 网络学习与训练
当采用感知器对不同的输入矢量进行期望输出 为0或1的分类时，其问题可转化为对已知输入 矢量在输入空间形成的不同点的位置，设计感 知器的权值W和b
感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的 输出
根据输出值通过测试加权输入和值落在阈值函 数的左右对输入数据进行分类
14 2020/11/19
2.4 功能解释
这一功能可以通过在输人矢量空间里的作图来 加以解释
以输入矢量r＝2为例
对选定的权值w1、w2和b，可以在以p1和p2分别作 为横、纵坐标的输入平面内画出W*P+b＝w1 p1十 w2 p2十b＝0的轨迹
2.5 网络学习与训练
如果第i个神经元的输出是正确的，即ai＝ti，那 么与第i个神经元联接的权值wij和偏差值bi保持 不变
如果第i个神经元的输出是0，但期望输出为1，
即有ai＝0，而ti＝1，此时权值修正算法为：新 的权值wij为旧的权值wij加上输人矢量pj；新的 偏差bi为旧偏差bi加上1
（1）参数初始化
a)赋给权矢量w在(—l，1)的随机非零初始值；
b)给出最大训练循环次数max_epoch；
（2）初始化网络表达式。根据输人矢量P以及最新 权矢量W，计算网络输出矢量A；
（3）检查过程。检查输出矢量A与目标矢量T是否相 同。如果是，或已达最大循环次数，训练结束，否 则转入（4）
如果第i个神经元的输出为1，但期望输出为0，
19 2020/11/19
即有ai＝1，而ti＝0，此时权值修正算法，新的 权 偏值 差wbii为j等旧于偏旧差的b权i减值去w1ij减去输入矢量pj；新的
2.5 网络学习与训练
上述用来修正感知器权值的学习算法在 MATLAB神经网络工具箱中已编成了子程序， 成为一个名为1earnp.m的函数。
二、感知机
2.1 感知机简介 2.2 神经元模型 2.3 网络结构 2.4 功能解释 2.5 学习和训练 2.6 局限性
10
2020/11/19
2.1 感知机简介
感知器由美国计算机科学家罗森布拉特（ F.Roseblatt）于1957年提出
收敛定理
– F.Roseblatt证明，如果两类模式是线性可分的（指 存在一个超平面将它们分开），则算法一定收敛
重新计算网络在新权值作用下的输入，重复
权值调整过程，直到网络的输出A等于目标
矢量T或训练次数达到事先设置的最大值时训
21
练结束
2020/11/19
2.5 网络学习与训练
22 2020/11/19
训练算法
对于所要解决的问题，确定输入矢量P，目标矢量T ，并确定各矢量的维数及神经元数目：r，s和q；
Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规 则，几乎所有神经网络的学习规则都可以看作
7 Hebb学习规则的变形
2020/11/19
误差校正规则
用已知样本作为教师对网络进行学习 学习规则可由二次误差函数的梯度法导出 误差校正学习规则实际上是一种梯度方法
不能保证得到全局最优解 要求大量训练样本，收敛速度慢 对样本地表示次序变化比较敏感
感知器权值参数设计目的，就是根据学习法则 设计一条W*P+b＝0的轨迹，使其对输入矢量 能够达到所期望的划分
17
2020/11/19
2.5 网络学习与训练
学习规则
用来计算新的权值矩阵W及新的偏差B 的算法
权值的变化量等于输入矢量 假定输入矢量P，输出矢量A，目标矢量为T
的感知器网络
18
2020/11/19