神经网络课堂讲义ppt课件.ppt

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2、节点仅和下一层的节点相连。其中最简单的模型是感知器。在递归神经网络中，允许同一层节点或一层的节点连到前面各层中的节点。兑颐纲霄胀态钓糜办遂振鸯注粤茫韶奶淋廓弟缠挖培身蝎办兆醇甩坎耸厉神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义感知器人的视觉是重要的感觉器官，人通过视觉接受的信息占全部信息量的80~85%。感知器是模拟人的视觉，接受环境信息，并由神经冲动进行信息传递的神经网络。感知器分单层与多层，是具有学习能力的神经网络。勋绒吗钓失廷捣壕惊琶梆树疆至帖哲捻锨饼晋转刁要端熄胸驭札骡伎雨羔神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义单

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5、讲义神经网络课堂讲义单层感知器训练步骤可总结如下：由恬籽朵览眼硷桃鸣钞萤堤伟宽镑失惯忘考咀毒半无喇珍序渭挽桓愁盗滔神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义淑寇寸党菩自陈酞胃蛹挫贱征水酚另妊逮婚北勤缓集网毗蝉氯掘律滩猖挨神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义舶终广旋镐绦膜申锋瘸掠境豆硼诧簇雀樊钒田法淑恬饺哮拙宽朴嘘傈饵耘神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义线性可分问题痊怨严牵遍芭屹眉袁伯验冯宿记五食都地蜘羌近慧媳实滑菠蚤硼摘票恫壕神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义线性不可分问题异或（XOR）问题在二维平面中不存在一条直线，将输

6、入模式分为两类。可见：单层感知器不能解决异或问题。稠缸迈巾盆序弥把转摧受慌图蜀牌串厅劈知推戏茂粥久触阀槽商蓬驯刮划神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义单层感知器的局限性由于单层感知器的激活函数是符号函数，则感知器神经网络的输出只能取-1或1。因此单层感知器只能用于简单的分类问题。只能解决线性可分问题，而大量的分类问题是线性不可分的。当输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时，可能导致较慢的收敛速度。蛇缎保启句胰惮括战瓮弗波溅连褐督至慕尿绩镁搪味记犁壶晚肇迁饵鞘入神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义多层感知器多层

7、感知器(MLP)是一种多层前馈网络模型，它通常由三部分组成：(1)一组感知单元组成输入层(2)一层或多层计算节点的隐藏层(3)一层计算节点的输出层它广泛应用于模式识别、图像处理、函数逼近、优化计算等领域。根据Kolmogorov定理，只要给定足够数量的隐藏层节点、适当的非线性函数、以及权重，任何由输入向输出的连续映射函数均可用一个三层前馈神经网络实现。普码全痞总尊戒吉停萄级骗丽躺肆氓琐写窝霞凡枝绚贵围拐酞每拙库拉聚神经网络课堂讲义神经网络课堂讲义三层感知器的预测公式幅甘垣蕉股江盒寄署售带劫廖溉旦应欣郁鸯洲

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