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时间:2019-05-09
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1、BP神经网络基本原理Back-propagationArtificialNeuralNetworks2021/7/241人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。输入:X=(x1,x2,…,xn)联接权:W=(w1,w2,…,wn)T网络输入:net=∑xiwi向量形式:net=XW2021/7/242人工神经元的基本构成xnwn∑x1w1x2w2net=XW…激活函数执行对该神经元所获得的网络输入的变换,也可以称为激励函数、活化函数:o=f(net)1、线性函数(LinerFunction)f(net)=k*net+c2021/7/243激活函数(Activati
2、onFunction)netoocγifnet≥θf(net)=k*netif
3、net
4、<θ-γifnet≤-θγ>0为一常数,被称为饱和值,为该神经元的最大输出。2021/7/2442、非线性斜面函数(RampFunction)2021/7/2452、非线性斜面函数(RampFunction)γ-γθ-θnetoβifnet>θf(net)=-γifnet≤θβ、γ、θ均为非负实数,θ为阈值二值形式:1ifnet>θf(net)=0ifnet≤θ双极形式:1ifnet>θf(net)=-1ifnet≤θ2021/7/2463、阈值函数(ThresholdFu
5、nction)阶跃函数β2021/7/2473、阈值函数(ThresholdFunction)阶跃函数-γθonet0压缩函数(SquashingFunction)和逻辑斯特函数(LogisticFunction)。f(net)=a+b/(1+exp(-d*net))a,b,d为常数。它的饱和值为a和a+b。最简单形式为:f(net)=1/(1+exp(-d*net))函数的饱和值为0和1。S形函数有较好的增益控制2021/7/2484、S形函数2021/7/2494、S形函数a+bo(0,c)netac=a+b/2生物神经网六个基本特征神经元及其联接、信号传
6、递、训练、刺激与抑制、累积效果、阈值。人工神经元的基本构成2021/7/2410课内容回顾xnwn∑x1w1x2w2net=XW…激活函数与M-P模型线性函数、非线性斜面函数、阈值函数S形函数M-P模型2021/7/2411上次课内容回顾x2w2∑fo=f(net)xnwn…net=XWx1w12021/7/2412简单单级网……x1x2…xno1o2omwnmw11w1mw2mwn1输出层输入层W=(wij)输出层的第j个神经元的网络输入记为netj:netj=x1w1j+x2w2j+…+xnwnj其中,1≤j≤m。取NET=(net1,net2,…,net
7、m)NET=XWO=F(NET)2021/7/2413简单单级网2021/7/2414单级横向反馈网输出层x1o1w11w1mx2o2w2m………xnomwn1输入层VV=(vij)NET=XW+OVO=F(NET)时间参数神经元的状态在主时钟的控制下同步变化考虑X总加在网上的情况NET(t+1)=X(t)W+O(t)VO(t+1)=F(NET(t+1))O(0)=0考虑仅在t=0时加X的情况。稳定性判定2021/7/2415单级横向反馈网2021/7/2416多级网输出层隐藏层输入层o1o2om…x1x2xn………………层次划分信号只被允许从较低层流向较高层
8、。层号确定层的高低:层号较小者,层次较低,层号较大者,层次较高。输入层:被记作第0层。该层负责接收来自网络外部的信息2021/7/2417输出层隐藏层输入层o1o2om…x1x2xn………………第j层:第j-1层的直接后继层(j>0),它直接接受第j-1层的输出。输出层:它是网络的最后一层,具有该网络的最大层号,负责输出网络的计算结果。隐藏层:除输入层和输出层以外的其它各层叫隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号,也不直接向外界发送信号2021/7/2418输出层隐藏层输入层o1o2om…x1x2xn………………约定:输出层的层号为该网络的层数:n层网络,或n级网
9、络。第j-1层到第j层的联接矩阵为第j层联接矩阵,输出层对应的矩阵叫输出层联接矩阵。今后,在需要的时候,一般我们用W(j)表示第j层矩阵。2021/7/2419输出层隐藏层输入层o1o2om…x1x2xn………………W(1)W(2)W(3)W(h)2021/7/2420多级网层网络输出层隐藏层输入层o1o2om…x1x2xn………………W(1)W(2)W(3)W(h)非线性激活函数F(X)=kX+CF3(F2(F1(XW(1))W(2))W(3))2021/7/2421多级网2021/7/2422循环网x1o1输出层隐藏层输入层x2o2omxn…………………如
10、果将输出信号反馈到输入端,就可构成一个
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