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文档简介

1、神经元模型和网络结构,第二章,单输入神经元,传输函数：硬极限传输函数,传输函数：线性传输函数,传输函数：对数S-形传输函数,常用传输函数,常用传输函数,多输入神经元,简化记号,神经网络的层,简化记号,多层神经网络,简化记号,递归网络：延时模块,递归网络：积分器模块,递归网络,如何选择一种网络结构,网络的输入个数=应用问题的输入个数 输出层神经元的数目=应用问题的输出数目 输出层的传递函数选择至少部分依赖于应用问题的输出描述,一个说明性实例,第三章,苹果/橘子分类器,问题描述,特征向量,标准橘子向量,标准苹果向量,方案1：感知机实现,两输入单层感知机,判定边界：,苹果/橘子实例,判定边界：,网络

2、测试,苹果：,苹果：,橘子：,椭圆的橘子：,方案2：Hamming网络,前馈层,Hamming(汉明)距离：,两个向量中不同元素的个数,递归层,Hamming网络测试,椭圆的橘子：,前馈层：,前馈层：,递归层：,方案3：Hopfield网络,Hopfield网络测试,椭圆的橘子：,扩展的问题,当输入较多而判定边界无法用图示方法表示的情况下，如何设计多输入感知机的权值和偏置值？ 如果要识别的问题不是线性可分的，能否通过扩展标准感知机来解决这类问题？ 当不知道标准模式时，Hamming网络如何学习权值和偏置值？ 如何确定Hopfield网络的权值矩阵和偏置值向量？ 如何知道Hopfield网络最终

3、是否会收敛？,感知机学习规则,第四章,学习规则,监督学习学习规则由一组描述网络行为的实例集合（输入、输出对；训练集）给出 增强学习对网络的某些输入序列进行评分，来作为网络的性能测度 无监督学习学习算法仅依赖于网络输入，通常是对输入进行聚类,感知机的结构,单神经元感知机,判定边界,判定边界上的点与权值向量的内积相等 判定边界上的点到权值向量上的投影相等，即它们应该位于正交于权值向量的直线上 权值向量总是指向神经元输出为1的区域,例：或运算(OR),多神经元感知机,每个神经元都有自己的判定边界 单神经元能将输入向量分为两类 多神经元（S个）感知机能将输入向量分为2S类,学习规则：测试问题,起始点,随机生成初始权重向量,输入第一个向量p1,错误的分类！,学习规则的尝试,将1w置为p1 将1w加上p1 尝试性规则：,第二个输入向量,(错误的分类),修正学习规则:,第三个输入向量,模式被正确分类时,(错误的分类),统一的学习规则,偏置值可视为输入1的权重,令,多神经元感知机学习规则,更新第i行权值矩阵:,矩阵形式:,苹果/橘子分类器,训练集,初始权重,第一次迭代,第二次迭代,第三次迭代,感知机学习规则收敛性,感知机规则总能收敛到能够完成分类的权值和偏置值，如果这些值存在的话证明 P45 什么时候感知机能完成分类的权值和偏置值存在？即感知机能

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