《神经网络课堂讲义》ppt课件

1、人工神经网络主要内容 人工神经网络 人工神经网Artificial Neural Network，ANN是20世纪80年代后期迅速开展起来的人工智能技术，对未经训练的数据具有分类模拟的才干，因此在网站信息、生物信息和基因以及文本的数据发掘等领域得到了越来越广泛的运用。 人工神经网络分为前馈和递归。在前馈神经网络中,每一层的节点仅和下一层的节点相连。其中最简单的模型是感知器。在递归神经网络中，允许同一层节点或一层的节点连到前面各层中的节点。感知器感知器 人的视觉是重要的觉得器官，人经过视觉接受的信息占全部信息量的8085%。 感知器是模拟人的视觉，接受环境信息，并由神经激动进展信息传送的神经网络

2、。 感知器分单层与多层，是具有学习才干的神经网络。单层感知器单层感知器 单层感知器模型三要素单层感知器模型三要素 常见方式的激活函数符号函数符号函数 线性函数线性函数用于多层感知器模型。双曲正切函数以符号函数为例 学习单层感知器模型 学习单层感知器模型(续) 单层感知器学习算法的流程图单层感知器训练步骤可总结如下： 线性可分问题 000100010111线性不可分问题异或异或XOR问题问题 在二维平面中不存在一条直线，将输入方式分为两类。可见：在二维平面中不存在一条直线，将输入方式分为两类。可见：单层感知器不能处理异或问题。单层感知器不能处理异或问题。单层感知器的局限性 由于单层感知器的激活函

3、数是符号函数，那么感知器神经网络的输出只能取-1或1。因此单层感知器只能用于简单的分类问题。 只能处理线性可分问题，而大量的分类问题是线性不可分的。 当输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时，能够导致较慢的收敛速度。多层感知器多层感知器(MLP)是一种多层前馈网络模型，它通常由三部分组成：(1)一组感知单元组成输入层(2)一层或多层计算节点的隐藏层(3)一层计算节点的输出层它广泛运用于方式识别、图像处置、函数逼近、优化计算等领域。根据Kolmogorov定理，只需给定足够数量的隐藏层节点、适当的非线性函数、以及权重，任何由输入向输出的延续映射函数均可用一个三层前馈神经网络实现。三层感知器的

4、预测公式 三层感知器处理异或(XOR)问题 NoImage网络拓扑构造 网络拓扑构造(续) 网络拓扑构造(续) 学习多层感知器模型 学习多层感知器模型(续) 学习多层感知器模型(续) 人工神经网络的特点 具有自学习功能。例照实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会经过自学习功能，渐渐学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。 至少含有一个隐藏层的多层神经网络是一种普适近似，即可以用来近似任何目的函数 。 可以处置冗余特征。 神经网络对训练数据中的噪声非常敏感。 训练ANN是一个很耗时的过程，特别当隐藏节点数量很大时。 可以建构非线性的模型，模型的准确度高。数据的预备问题 神经网络对数据量有最低要求，普通情况下，一个权重至少需求10个训练数据。 经过输入节点将输入变量加以规范化，规范化后的变量数值落在0和1之间，或者是-1和1之间。 数据不能含有缺失值和离群点。 属性变量必需是数值型。 当有成百上千个属性变量时，神经网络效果就不是很好。最近邻分类器右图中显示的分类框架包括