第8章 神经网络

1、人工智能原理及应用人工智能原理及应用主要内容主要内容概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述概述数量巨大的神经元数量巨大的神经元和连接使大脑具备和连接使大脑具备难以置信的能力难以置信的能力8.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络1,00,0iiiuyu8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络1()1iiuyf ue8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络1()1iiuyf ue0,0(),01,iiiikkiuyf ukuuAAu8.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络8.1 人工神经元

2、与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人

3、工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000101001118.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000111011108.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络8.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络x1x2yd0000111011108.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络8.1 人工神经元与神经网络人工神经元与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元

4、与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络8.2 BP神经网络神经网络8.2 BP神经网络神经网络1()1iiuf ue8.2 BP神经网络神经网络8.2 BP神经网络神经网络8.2 BP神经网络神经网络1()1iiuf ue2()(1)(1)iiuiiiuefuyye8.2 BP神经网络神经网络8.2 BP神经网络神经网络x1x2yd0000111011108.2 BP神经网络神经网络螨虫识别螨虫识别l生物学家试图依据触角和翅膀的长度对两种蠓虫(A和B)进行鉴别l9只A触角长: 1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.40 1.4

5、8 1.54 1.56 翅膀长: 1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.82 1.82 2.08l6只B触角长: 1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 1.30 翅膀长: 1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.96 l试建立对两类蠓虫进行区分的BP神经网络l对(1.24,1.87), (1.28,1.64),(1.40,1.34)三个螨虫样本加以识别8.2 BP神经网络神经网络螨虫识别螨虫识别(Matlab实现实现)lx=1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.40 1.48 1.54 1.56 1.14 1.18 1.20

6、1.26 1.28 1.30;l 1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.82 1.82 2.08 1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.96;lx=x-1.1;ly=0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;lnet=newff(x,y,2);lnet.trainParam.goal=0.000000001; net.trainParam.epochs=2000;lnet=train(net,x,y);ly1=sim(net,x); plot(x,y,x,y1,o)ly2=s

7、im(net,0.14 0.18 0.30;0.77 0.54 0.24); plot(x,y,x,y1,o)8.2 BP神经网络神经网络在在7 9的黑白方格中识别数字的黑白方格中识别数字0在在7 9的黑白方格中识别数字的黑白方格中识别数字098.2 BP神经网络神经网络8.2 BP神经网络神经网络(1)()1iibuibuaef ue8.3 Hopfield神经网络神经网络8.3 Hopfield神经网络神经网络1, 00, 0iiiuvu1,01,0,0iiiiiuvuvu1, 01, 0iiiuvu8.3 Hopfield神经网络神经网络神经元的状态变神经元的状态变化总是使网络的化总是使

8、网络的能量不断降低能量不断降低8.3 Hopfield神经网络神经网络神经元的状态变神经元的状态变化总是使网络的化总是使网络的能量不断降低能量不断降低8.3 Hopfield神经网络神经网络lX=1 -1;1 -1;1 -1;lnet=newhop(X); ly=sim(net,2,X)lX1=-1,-1; 1,-1; 1,1;ly1=sim(net,2,X1)8.3 Hopfield神经网络神经网络l苹果(1,1,1) 识别为苹果l苹果梨(-1,1,1) 识别为苹果l鸡蛋(-1,1,1) 识别为苹果l烂苹果(-1,-1,1) 识别为桔子1-1外形圆椭圆质地光滑粗糙重量轻重样本样本苹果苹果桔子

9、桔子8.3 Hopfield神经网络神经网络8.3 Hopfield神经网络神经网络8.3 Hopfield神经网络神经网络()iiiijjiijiduuCw vuIdtR1011( )2ivijijiiijiiiEw vvv Ifv dvR 8.3 Hopfield神经网络神经网络1011( )2ivijijiiijiiiEw vvv Ifv dvR 8.3 Hopfield神经网络神经网络1011( )2ivijijiiijiiiEw vvv Ifv dvR 8.3 Hopfield神经网络神经网络12345A01000B00010C10000D00001E001008.3 Hopfiel

10、d神经网络神经网络,1,1,1( )()2xyxiy iy ixy xyif vd vvv 8.3 Hopfield神经网络神经网络2,( )()222xiyixixjxiix x yyxi ijjxiABCg vv vv vvn ,1,1,1( )()2xyxiy iy ixy xyif vd vvv 每一列只能每一列只能有一个有一个1每一行只能每一行只能有一个有一个1Vxi为为1的次的次数最多为数最多为n8.3 Hopfield神经网络神经网络,1,1,2,1( )()2()222xyxiy iy iix xyyxiyixixjxiix xyyxi ijjxif vd vvvABCv vv

11、 vvn 8.3 Hopfield神经网络神经网络,1,1,2,1( )()2()222xyxiy iy iix xyyxiyixixjxiix xyyxi ijjxif vd vvvABCv vv vvn 1011( )2ivijijiiijiiiEw vvv Ifv dvR 8.3 Hopfield神经网络神经网络,(1)(1)(1)(1)()xi yjxyijijxyxyj ij iwABCd 10ijijij8.3 Hopfield神经网络神经网络,(1)(1)(1)(1)()xi yjxyijijxyxyj ij iwABCd 8.3 Hopfield神经网络神经网络其它典型神经网络其它典型神经网络iijjiuw x/1(1)1(0)1(1)iiu Tiip vep vp v 01/0/1ETE Tpepe其它典型神经网络其它典型神经网络T2() ()exp2iiiixcxcu其它典型神经网络其它典型神经网络其它典型神经网络其它典型神经网络混合神经网络混合神经网络混合神经网络混合神经网络iijjuw xWing