前馈神经网络

前馈神经网络Tag内容描述：<p>1、5 多层前馈网络及BP算法多层前馈网络的反向传播 （BP）学习算法，简称BP算法，是有导师的学习，它是梯度下降法在多层前馈网中的应用。（a） 网络结构见下图，、是网络的输入、输出向量，神经元用节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可一层，也可多层（图中是单隐层），前层至后层节点通过权联接。由于用BP学习算法，所以常称BP神经网络。每个神经元（节点）的输入；每个神经元（节点）的输出；神经元的第个输入。神经元到神经元的连接权节点的作用函数：, 为阈值（可设置一个偏置节点代替）可为线性函数，一般取为Sigmoid。</p><p>2、例 采用BP网络映射下图曲线规律。,分析：这是 X到Y的映射问题，网络采用单输入输出节点，设一个中间 隐层隐层先考虑4个节点，即141BP网络结构。,按表中数据开始进行学习：,由于,则 W1i=w1i(0)=0.2 0.3 0.4 0.5T,对y6d6进行精度判断，未达精度要求继续误差反传训练。 按表中数据依次训练学习，学习次数足够高时，可能达到学习目的，实现权值成熟，实现X到Y的映射精度。,2000次学习训练,18000此学习训练,一般网络学习训练次数很高，采用手工计算是不可能的，需要用计算机程序求解。,3.4.3 BP算法的程序实现 前面推导的BP网络算法是BP算法基。</p><p>3、3.前馈神经网络,前馈神经网络是神经网络中一种典型分层结构，信息 流从输入层进入网络后逐层向前传递至输出层。根据前愦网络中神经元转移函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可形成具有各种功能特点的神经网络。,3.1单层感知器,1958年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 提出一种具有单层计算单元的神经网络，称 Perceptron ,即感知器。感知器是模拟人的视觉接受环境信息，并由神经冲动进行信息传递。感知器研究中首次提出了自组织、自学习的思想，而且对所能解决的问题存在着收敛算法，并能从数学上严格证明，因而对神经网络的研究起了重。</p><p>4、第三章 前馈型神经网络模型,87,2,第三章 前馈型神经网络模型,3.1 感知器（Perception） 3.2 多层前馈型神经网络 3.3 误差逆传播算法（BP算法） 3.4 误差逆传播算法(BP算法)的若干改进 3.5 使用遗传算法(GA)训练前馈型神经网络方法 3.6 前馈型神经网络结构设计方法,87,3,3.7 基于算法的前馈型神经网络在识别问题中的应用 3.8 自适应线性元件 3.9 径向基函数神经网络,87,4,3.1 感知器（Perception）,3.1.1 单层感知器 3.1.2 感知器的收敛定理 3.1.3 多层感知器网络 3.1.4 感知器用于分类问题的算例,87,5,3.1.1 单层感知器,一、单层感知器网。</p><p>5、第三章前馈型神经网络,感知器算法 BP算法,感知器算法（Perceptron Approach）,感知器（perceptron）是一个具有单层计算单元的人工神经网络。感知器训练算法就是由这种神经网络演变来的。,感知器概念,美国学者F.Rosenblatt在1957年提出了感知器的模型，如下图。,感知器实质上是一种神经元模型，是一个多输入/单输出的非线性器件。用一个数学表达式表示，就是：,感知器概念（续）,这种神经元没有内部状态的转变，而且函数为一个阶跃函数，即为阈值型。因此，它实质上是一种线性阈值计算单元，如下图：,输出表达式：,也可以写成：,感知器概念。</p><p>6、第三章 前馈型神经网络模型,87,2,第三章 前馈型神经网络模型,3.1 感知器（Perception） 3.2 多层前馈型神经网络 3.3 误差逆传播算法（BP算法） 3.4 误差逆传播算法(BP算法)的若干改进 3.5 使用遗传算法(GA)训练前馈型神经网络方法 3.6 前馈型神经网络结构设计方法,87,3,3.7 基于算法的前馈型神经网络在识别问题中的应用 3.8 自适应线性元件 3.9 径向基函数神经网络,87,4,3.1 感知器（Perception）,3.1.1 单层感知器 3.1.2 感知器的收敛定理 3.1.3 多层感知器网络 3.1.4 感知器用于分类问题的算例,87,5,3.1.1 单层感知器,一、单层感知器网。</p><p>7、例 采用BP网络映射下图曲线规律。,分析：这是 X到Y的映射问题，网络采用单输入输出节点，设一个中间 隐层隐层先考虑4个节点，即141BP网络结构。,按表中数据开始进行学习：,由于,则 W1i=w1i(0)=0.2 0.3 0.4 0.5T,对y6d6进行精度判断，未达精度要求继续误差反传训练。 按表中数据依次训练学习，学习次数足够高时，可能达到学习目的，实现权值成熟，实现X到Y的映射精度。,2000次学习训练,18000此学习训练,一般网络学习训练次数很高，采用手工计算是不可能的，需要用计算机程序求解。,3.4.3 BP算法的程序实现 前面推导的BP网络算法是BP算法基。</p><p>8、第三章 前馈神经网络,本章主要介绍最常用的两种前馈网络: BP (Back Propagation)神经网络和径向基函数神经网络，以及它的前身感知器、自适应线性单元。,2,前馈神经网络是神经网络中的一种典型的分层 结构，信息从输入层进入网络后逐层向前传递 至输出层。根据前馈网络中神经元转移函数、 隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具 有各种功能特点的神经网络。,3,3.1 感知器 3.2 自适应线性单元 3.3 BP网络 3.4 BP网络变通结构 3.5BP网络学习算法的改进 3.6BP网络设计基础 3.7 BP网络应用与设计实例 3.8 小结,4,1958年，美国心理学家Frank。</p><p>9、3.前馈神经网络,前馈神经网络是神经网络中一种典型分层结构，信息流从输入层进入网络后逐层向前传递至输出层。根据前愦网络中神经元转移函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可形成具有各种功能特点的神经网络。,3.1单层感知器,1958年，美国心理学家FrankRosenblatt提出一种具有单层计算单元的神经网络，称Perceptron,即感知器。感知器是模拟人的视觉接受环境信息，并由神经冲动进行信息传。</p><p>10、前馈神经网络 前馈神经网络的结构一般包含输入层 输出层 及隐含层 隐含层可以是一层或多层 各神经元只接收前一层的输出作为自己的输入 并且将其输出给下一层 整个网络中没有反馈 每一个神经元都可以有任意多个输入 但只允许有一个输出 图1选择只含一个隐含层的前馈神经网络 其原理框图如图1所示 图1 三层前馈神经网络结构图 输入层 隐含层 输出层 图中 只有前向输出 各层神经元之间的连接用权值表示 设输入。</p><p>11、3.前馈神经网络,前馈神经网络是神经网络中一种典型分层结构，信息 流从输入层进入网络后逐层向前传递至输出层。根据前愦网络中神经元转移函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可形成具有各种功能特点的神经网络。,3.1单层感知器,1958年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 提出一种具有单层计算单元的神经网络，称 Perceptron ,即感知器。感知器是模拟人的视觉接受环境信息，并由神经冲。</p>