前馈神经网络模型

前馈神经网络模型Tag内容描述：<p>1、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>2、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>3、第三章,前馈神经网络模型,前馈神经网络：由一层或多层非线性处理单元组成。相邻层之间通过突触权阵连接起来。由于前一层的输出作为下一层的输入，因此此类神经网络为前向神经网络。在前向神经网络结构中输入输出之间包含着一层或多层隐含层。前向神经网络可以看成是一种一组输入模式到一组输出模式的系统变换，这种变换通过对某一给定的输入样本相应的输出样本集的训练而得到，为了实现这一行为，网络的权系数在某种学习规则下进。</p><p>4、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>5、第三章,前馈神经网络模型,前馈神经网络：由一层或多层非线性处理单元组成。相邻层之间通过突触权阵连接起来。由于前一层的输出作为下一层的输入，因此此类神经网络为前向神经网络。 在前向神经网络结构中输入输出之间包含着一层或多层隐含层。 前向神经网络可以看成是一种一组输入模式到一组输出模式的系统变换，这种变换通过对某一给定的输入样本相应的输出样本集的训练而得到，为了实现这一行为，网络的权系数在某种学习规则。</p>