神经网络之单层感知器.ppt

1、1.神经网络单层感知器，医学信息分析与决策课程组，2。单层感知器1958年，美国心理学家弗兰克罗森布拉特提出了一种具有单层计算单元的神经网络，称为感知器，即感知器。感知器是一种模拟人类视觉接收环境信息并通过神经冲动传递信息的分层神经网络。在感知器的研究中，首次提出了自组织和自学习的思想，并且对于可以解决的问题有收敛算法，可以从数学上严格证明，从而对神经网络的研究起到了重要的推动作用。单层感知器的结构和功能非常简单，很少用于解决实际问题。但是，由于它在神经网络的研究中有着重要的意义，它是研究其他网络的基础，并且容易学习和理解，所以它适合作为学习神经网络的起点。3、单层传感器，单层传感器是指只有一

2、层处理单元的传感器，如果它包括输入层，它应该是两层。在图中，输入层，也称为感知层，有n个神经元节点，它们只负责引入外部信息，没有信息处理能力。输出层，也称为处理层，具有m个神经元节点，每个神经元节点都具有信息处理能力，m个节点将处理信息输出到外部，形成输出列向量O.两层之间连接的权重用权重列向量Wj表示，m个权重向量构成单层传感器的权重矩阵W。三个列向量分别表示为：4，5，净输入：(1)，1传感器模型。对于处理层中的任何节点，根据上面介绍的神经元数学模型，其净输入netj是来自输入层中每个节点的输入的加权和，6，输出：(2)，1传感器模型，输出oj是节点净输入和阈值之间的差的函数。(1)让输入

3、向量X=(x1，x2)T和输出：那么二维平面上的分割线由等式wijx1 w2jx2-Tj=0 (3)确定。2传感器功能，(1)输入是二维的，wij x1 W2j x2Tj=0 wij x1=TJ-w2j x2x 1=(TJ-w2j x2)/wij=-(w2j/wij)x2Tj/wij=ax2c，传感器功能(二维)，11，(2)如果输入向量X=(x1，x2，x3)T和输出：三维空间中的边界平面由方程wijx1 w2jx2 w3j Tj=0 (4，2传感器的功能，(2)输入是三维的，wij x1 w2j w3 JX 3 TJ=0x 1=ax2 bx 3 c，它是什么？14，(3)让输入向量X=(x

4、1，x2，xn)T，那么n维空间中的边界平面由等式wijx1 w2jx2 wnj Tj=0 (6)确定。2.传感器的功能；15.最简单的单计算节点传感器具有分类功能。其分类原理是将分类知识存储在感知器的权重向量(包括阈值)中，由权重向量确定的分类决策界面将输入模式分为两类。2传感器功能，示例1:带有传感器的逻辑与功能，示例1:带有传感器结构的逻辑与功能，wid 1 w2x 2-t=0 . 0 . 5 x1 0 . 5 x2-0 . 75=0，示例2:带有传感器的逻辑或功能，示例2:带有传感器的逻辑或功能。如何表达感知器的模型？插图？数学表达式？传感器结构，21。问题：传感器能用来实现异或功能吗

5、？3感知器的局限性，学习22，4感知器的关键问题是找到4感知器的学习算法，其中当实际输出与期望值相同时，权重不需要调整。感知器学习规则代表了一种监督学习。、24、感知器学习规则的训练步骤：(1)给每个权重w0j (0)、w1j (0)、wnj (0)、j=1、2、m (m是计算层中的节点数)赋予较小的非零随机数；(2)输入样本对XP和dp，其中Xp=(-1，x1p，x2p，xnp)，DP是期望的输出向量(教师信号)，上标p表示样本对的模式号，如果样本集中样本的总数是p，那么p=1，2，p；4感知器的学习算法，感知器学习规则的25个训练步骤：(3)计算实际输出ojp (t)=sgnwjt (t)

6、 XP，j=1，2，m；(4)调整每个节点对应的权重，wj (t 1)=wj (t) djp-ojp (t) xp，j=1，2，m，其中学习率用于控制调整速度，如果太大会影响训练的稳定性，如果太小会减慢训练的收敛速度，一般取01；(5)返回步骤(2)并输入下一对样本，重复上述操作，直到传感器的实际输出等于所有样本的预期输出。感知器学习算法，26，感知器规则，32，感知器学习规则的训练步骤：(1)权重初始化(2)输入样本对(3)计算输出(4)根据感知器学习规则调整权重(5)返回到步骤(2)并输入下一对样本，重复直到所有样本都被感知，33，让初始权重向量W(0)=(0.5，1，-1，0)T，=0.

7、1。注意，输入向量中的第一个分量x0总是等于-1，并且权重向量中的第一个分量是阈值。尝试根据上述学习规则训练感知器。4感知器的学习算法，34，解：在第一步输入X1，并得到wt (0) x1=(0.5，1，-1，0) (-1，1，2，0) t=2.5o1 (0)=SGN (2.5)=1，w (1 0.8，-0.6，0) t，4传感器学习算法，35，第二步输入X2，得到wt (1) x2=(0.7，0.8，-0.6，0) (-1，0，1)4感知器的学习算法，36，在第三步中输入X3，并得到wt (2) x3=(0.7，0.8，-0.6，0) (-1，-1，1，0.5) t=-2.1o3 (2)=SGN (-2.1=-1，0.5)T=(0.5，0.6，-0.4，0.1)T，第四步返回