神经网络基

神经网络基Tag内容描述：<p>1、W1=rand(1,5); W2=rand(1,5); theta=rand(1,5); beta=rand(1,5); LearningRate1=0.2; LearningRate2=0.4; LearningRate3=0.2; LearningRate4=0.2; 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Input= Output=Input*W= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 MC=。</p><p>2、第二节 神经网络基础知识,生物神经元 人工神经元模型 人工神经网络模型,神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，神经元(Neuron)是脑组织的基本单元，是人脑信息处理系统的最小单元。 生物神经元 生物神经网络,2.1人工神经网络的生物学基础,2.1.1生物神经元,生物神经元在结构上由: 细胞体(Cell body)、 树突(Dendrite)、 轴突(Axon)、 突触(Synapse) 四部分组成。用来完成神经元间信息的接收、传递和处理。,人工神经网络的生物学基础,人工神经网络的生物学基础,2.1.2 生物神经元的信息处理机理,二信息的传递与接收,人工神经网络的生物学基。</p><p>3、第三章 人工神经网络 控制及应用,2019/4/15,1,人工神经网络定义,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、连接强度以及各单元的处理方式。,人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。,神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，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。,2019/4/15,2,3.1.1神经网络的基本特征与功能,结构特征： 并行式处理 分布式存储 容错性,能力特征： 自学习 自组织 自适应性,3.1.1 神经网络的基本。</p><p>4、2.2 连接主义方法 Parallel Distributed Processing(PDP),主张 智能出现于简单的通过相互连接作用的单元构成的系统中，且系统通过学习可以调整神经元之间的连接 表达 输入参数的建立 输出结果的解释 实现 训练 网络学习的过程,适用的任务 分类：判定输入数值属于哪一类 模式识别：辨识数据中的结构或模式 联想记忆：基于内容的记忆唤醒 预测：根据输入值，通过推理给出结果 优化：约束下的“最佳”状态,John Von Neuman (19031957 )美籍匈牙利人数学家，对人工智能的贡献： 细胞自动机 celluar automata 神经计算 neurally inspired appro。</p>