前馈神经网络和反馈神经网络模型

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1、前馈神经网络前馈神经网络的结构一般包含输入层、输出层、及隐含层，隐含层可以是一层或多层。各神经元只接收前一层的输出作为自己的输入，并且将其输出给下一层，整个网络中没有反馈。每一个神经元都可以有任意多个输入，但只允许有一个输出。图1选择只含一个隐含层的前馈神经网络。其原理框图如图1所示。图1三层前馈神经网络结构图输入层隐含层输出层图中，只有前向输出，各层神经元之间的连接用权值表示。设输入层有个输入信号，其中任一输入信号用表示；隐含层有个神经元，任一隐含层神经元用表示；输入层与隐含层间的连接权值为，；隐含层与输出层的连接权值为。假定隐含

2、层神经元的输入为，输出为；输出层神经元的输入为，网络总输出为。则此神经网络的状态方程可表示为：式中，表示隐含层、输出层的输入和输出之间的传递函数，也称为激励函数。定义代价函数为瞬时均方误差：式中，为训练信号。递归神经网络对角递归神经网络输入层输出层隐层图2对角递归神经网络的结构图2为典型的对角递归神经网络，它具有三层结构，分别为输入层，隐层和输出层，在隐层的权值叠加中，引入了输入的前一时刻的输出作为反馈控制信号。选用这种网络的优点是结构简单，易于实现，可以直观的体现反馈神经网络的结构模式和工作方式。设输入层与隐层间的连接权值为，隐层

3、与输出层之间的权值为，递归层的权值为。设输入层的输入为，隐层的输入为，输出为，输出层的输入为，输出层的输出为，则对角递归神经网络的状态方程为定义代价函数为瞬时均方误差：