课件：神经网络计算.ppt

2.8 Elman神经网络模型与学习算法,概述,Elman神经网络由Jeffrey L. Elman 于1990年提出 是一种反馈神经网络 具有很强的计算能力,Hello ,Im Jeffrey L. Elman,2.8.1 Elman神经网络结构,Elman网络由4层组成 输入层 信号传输作用 隐含层 承接层 也称上下文单元或状态层,承接层从隐含层接收反馈信号，用来记忆隐含层神经元前一时刻的的输出值，承接层神经元的输出经延迟与存储，再输入到隐含层。这样就使其对历史数据具有敏感性，增加了网络自身处理动态信息的能力。 输出层 仅起线性加权作用。,2.8.2 Elman神经网络学习算法,Elman神经网络各层输入输出公式 如果输入向量 为 维向量，输出向量 为 维，隐含层输出向量 为 维，承接层输出向量 为 维， 分别为隐含层到输出层、输入层到隐含层、承接层到隐含层的连接权值。 为输出神经元的激活函数,是隐含层输出的线性组合。 为隐含层神经元的激活函数， 为承接层的海派函数， 表示某层的净输入，用A表示输入层，用B表示承接层， 表示迭代次序则各层之间的表达式如下图所示。,2.8.2 Elman神经网络学习算法,输出层用紫色表示 隐含层用黄色表示 承接层用白色表示,2.8.2 Elman神经网络学习算法,Elman神经网络学习算法采用BP算法 判断算法是否结束的误差函数为： 其中 为期望输出 Elman神经网络学习算法流程图,Elman神经网络学习算法流程图,计算输出层输出,初始化各层权值,输入样本值,计算输入层输出,计算误差函数,更新权值,计算承接层输出,计算隐含层输出,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,Elman神经网络的重要函数和基本功能,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,例2-7 下表为某单位办公室七天上午9点到12点的空调负荷数据，数据已经做了归一化处理，预测方法采用前6天的数据作为网络的训练样本，每3天的负荷作为输入向量，第4天的负荷作为目标向量，第七天的数据作为网络的测试数据。,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,空调负荷数据表,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,例2-7程序,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,例2-7误差曲线,小结,概述 Elman神经网络结构 Elman神经网络学习算法 Elman神经网络学习算法MATLAB实现 Elman神经网络与前向神经网络之间的区别,谢谢!,后面内容直接删除就行 资料可以编辑修改使用 资料可以编辑修改使用,主要经营：网络软件设计、图文设计制作、发布广告等 公司秉着以优质的服务对待每一位客户，做到让客户满意！,致力于数据挖掘，合同简历、论文写作、PPT设计、计划书、策划案、学习课件、各类模板等方方面面，打造全网一站式需求,感谢您的观看和下载,The user can demonstrate on a projector or computer, or print th