神经网络-第二章

神经网络原理，注：last，next，序数要求不定式属性，2。根据对传感器、神经生理学和神经解剖学的研究，大脑的实际神经网络一般具有层次结构，节点之间的很多连接都属于前馈连接，这种前馈连接构成的网络(前馈网络)学习过程比较容易，因此首先讨论前馈网络模型。1958年，心理学家FrankRosenblatt及其合作者首先研究了这种前馈层次网络模型，并将其称为Perception。2.1传感器概述，传感器实例简单传感器2级传感器，2.1传感器概述，从传感器型号输入图形x=(x1，x2，xn)通过每个输入端点指定给下一级别的每个节点。下一级别称为中间层，可以是一个级别或多个层次，通过输出级别节点输出图形y=(y1，y2，yn)。在这个前馈网络模型中，没有层次内联接或交错前馈联接，每个节点只能前馈联接到下一层次中的任何节点。早期具有隐藏层的多层插座没有可执行的培训算法，因此早期学习的插座是一种感知器(也称为简单插座)。2.1传感器概述，传感器学习是从Hebb学习规律的基本思想导出的归纳学习。通过逐步将样本集中的样本输入网络，根据输出结果和理想输出之间的差异调整网络的加权矩阵概念，特别适合于简单的模式分类问题，并可以解决线性分割问题。传感器神经元基于MP模型添加了学习功能，并且可以根据设计目的调整权重。2.1传感器概述，传感器的神经元结构为MP模型：输入和输出的关系：2.2传感器网络结构，常规传感器结构为双值函数(符号，阈值):2.2传感器网络结构，权重和偏差集输入和输出：2.2传感器网络结构，多组输入和输出在它下面输出为零。-处理单元实际上是输入信息的分类器，它确定输入信息属于这两个类别中的哪个类别(a类或b类)。2.3感知器的图形解释是，当输入矢量为两个分量时，构造平面的二维集，该平面是平面的直线。S=1和r=2时，p1Op2平面输出1(a类)，其下输出0(b类)。或者相反。p2，p1，2.3传感器的图形解释在输入向量为三个分量时构成一组三维信号，此时确定边界为平面。当输入向量是多个组件时，决定边界构成多维信息空间。，2.4传感器学习规则，学习规则-用于计算新加权矩阵w和偏差b的算法传感器学习规则：1) I神经元的输出正确(ai=ti) I神经元连接的加权值wij和偏差bi保持不变；2)如果第I神经元的输出不正确，权重和偏差将更改为：a. ai=0，ti=1时修改权重的算法。wij=wij pj，bi=bi 1b。ai=1，ti=0时修改权重的算法。wij=wij-pj，bi=bi-1，2.4传感器的学习规则，学习规则伪代码1。起始加权向量w；2.重复以下过程，直到培训完成。2.1对每个示例(X，Y)重复以下过程：2.1.1 x输入；2.1.2计算o=f(xw)；2.1.3输出无效o=0时W=W X，o=1时W=W-X，2.4传感器的学习规则，采样集：(X，Y)|Y对应输入矢量X的输出输入矢量：X=(xx.xn)理想输出矢量：y=(y1，y2，ym)函数激活：f加权矩阵W=(wij)实际输出矢量：o=(O1，O2，Om)，2.4传感器学习规则，学习规则集成表示：传感器修改权重公式组件表示：矩阵表示：E=T-A设置为错误矢量，oror学习的收敛：此算法属于梯度下降方法，在解决方案中收敛。构建传感器神经网络-使用MATLAB，newp ()-构建传感器sim()-神经网络init()-模拟()-神经网络learnp()-初始化()-传感器权重学习示例，P、T网络结构选择输入和相关体积计算2。初始化：w，b目标(估计)错误(例如初始化权重和偏差(-1，1)的随机值)，最大迭代数；计算：a计算网络的实际输出矢量。4.检查或比较：与a和T，E和错误阈值比较网络的输出错误和预期错误进行比较；小于预期错误或达到最大迭代数时结束培训5。学习：计算新w和b，对3，2.5网络进行培训，数字识别：1。输入：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9预处理：将数字(图形、声音等)转换为数组(数字信号)的常用方法是“采样量化代码”31111111111111111目标输出：网络教育：确定网络结构、参数、学习等。2.5网络培训，示例1设计将输入数据分为两类的插座。已知输入矢量P=-0.5-0 . 50 . 30；-0.50.5-0.51目标矢量t=1.01.000分析：选择2-1传感器，加权矩阵W1*2，如果偏差B=w3，则可能的解决方案：对2.5网络的培训，相应的十组二进制目标矢量为：t=11111100；000000111；问题：训练失败的原因：一、选择不适当的参数；第二，问题不能用概念解决。2.5网络教育，概要：r=1和s=1时，性能基于点分割边界。R=2时，输入向量平面会分割线。s=1，分割线是一条线。S=2，分割线是两条线。R=3时，通过面分割边界、面分割神经元数s、2.5网络训练、有限迭代，可以最小化错误。收敛的速度(重复)与初始条件W(0)、b(0)相关，收敛的权值也不是唯一的。未指定实际b，并且与其它权重一样，您可以作为抵销权重参与培训调整。2.6插座的限制，1 .输出和输入的映射关系简单，只能是简单的分类；2.只能解决线性不可分问题，不能解决线性不可分问题，例如一般的“xor”问题；3.对于某些问题，例如，如果输入抽样具有单个抽样，则培训速度缓慢。示例3在示例1中添加新的输入矢量。p=-0.5-0 . 50 . 30-0.8-0 . 50 . 5-0.510；t=11000；培训结果：培训失败，2.7 xor 问题，-sender是逻辑 and 的功能逻辑 and 的真值表，2.7 xor 问题，sender是逻辑 and ，2.7“xor”问题，sender实现逻辑“and”的功能true value表中的四个输入输出对，对应于教育调整的权重W1、W2和阈值可以表示“and”功能的sender。2.7“xor”问题，-sensor在表达能力方面存在限制，很多功能无论如何调整权重和阈值都无法识别或表达。- Minsky和Papert发现persender不足的主要依据：persender不实现简单的“xor”逻辑功能。-逻辑“xor”的真迹、2.7“xor”问题、概念无法实现逻辑“isoor”的功能仅通过两个输入就构成了二维空间。2.7“xor”问题，传感器不能实现逻辑“xor”功能，a类和b类必须位于直线两侧，这显然是不可能的，因此不能线性分离。这意味着无论如何更改参数W1、W2和，单层传感器都不能生成“xor”功能。对于线性不可分割函数，在训练中找不到分隔a和b的直线(或多维决策界面)，权重总是前后摆动，不能收敛到确定的晶界，此时训练不收敛。要使传感器表示某种功能，必须知道该功能是否是线性可分离的。不幸的是，没有确定这些路线可分离性的一般方法(尤