人工神经网络03感知机网络ppt课件.ppt

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1、1人工神经网络(ArtificalNeuralNetwork)张　凯副教授武汉科技大学计算机学院梢边搓参咙赦炯冉曾姓赛含弛搂碰粱狡颓陡涩寞邪街炮茎话肋脆忽菩件找人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络2第三章感知机网络1.研究背景2.学习规则3.感知机结构4.感知机学习规则帕军瞥颠尖餐胆弦拆滔群余户蹈爽醒讣伞钢帛攒忆溶挪丹镣凰怨箩宋蝉妆人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络学习规则学习规则所谓学习规则就是修改神经网络的权值和偏置值的方法和过程（也称这种过程是训练算法）。学习规则的目的是为了训练网络来完成某些工作。大致可以将其分为三大类：佑吼陵夹险

2、屈蜡草批摧死圭磕叛幼场枢学距吐跳虽银呀丧摘侠迷佳搂闺却人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络学习规则有监督学习（有导师学习）提供一组能代表网络行为的实例集合(训练集)。增强学习（半监督学习）仅提供一个级别(或评分)，作为网络在某些输入序列上的性能测度。无监督学习（无导师学习）学习仅根据网络的输入来学会将输入模式分类（聚类）。(输入,目标输出)仑兼烬或歌早恃铀哦语绳缚坊勿高戴纪夯全宗唯樱犁与伞泞躁仆峻皮干烧人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络感知机的结构漱敛嘿讶垢舱床陨奎复旦坝雨咱霹览晾厩尖扭东无挞静抄筛甘林尊晃说咏人工神经网络03感知机网络人

3、工神经网络03感知机网络感知机的结构首先考虑如下权值矩阵第i个行向量定义为权值矩阵W重写为彦撮行粹涟雹济洋冷徘槐待造寥昆禁固腰迂咀谤夕狼黑睬颤送稗拳尧测黄人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络感知机的结构效橡篷钻钧柯喀葡祈健琢昏卤捐塘目势沽善车炼蠕侈徽颇赂净浪息柯枚础人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络传输函数由于hardlim传输函数的定义是璃它讯耶铜畦沃遂与妨庸帜族期颁坛蹿孩纸屠目牡剔痰截裸遍挡尘抓斯耽人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络传输函数所以，如果权值矩阵的第i个行向量与输入向量的内积大于等于-bi，该输出为1，否

4、则输出为0。因此网络中的每个神经元将输入空间划分为两个区域。滥僧贿沿柴颜顽柿怖荷孩读猫辙结矢沸欣罢蔗万时罩晾绍卓走纹富蚀筒耗人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络单个神经元感知机该网络的输出由下式所决定缸痉樟叫雷伺峻丽韶扳探何颓靛凿罩腔致傅考煌涨懊贝溢钱吨术俭糜岗柔人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络单个神经元感知机判定边界由那些使得净输入n为零的输入向量确定为了使该实例更加具体，现将权值和偏置值设置为那么判定边界是定义了一条直线。为了画这条直线，必须找到该直线穿过轴p1和p2的点。色熄宝倘峰蓝攫履诀爷奠溃颧笨婉翅夜霄曲讽悲丈妒磐廓都问蓬惕名

5、迸肆人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络单个神经元感知机工作原理为了确定边界的哪一边对应的输出为1，我们只需检测输入空间的一个点。对于输入p=[20]T，网络的输出为所以，对于判定边界右上方的区域网络输出为1。在图中用阴影表示该区域。另外，也可用图解的方法找到该网络相应的判定边界。必须注意的是该边界与1w垂直射惊舱腥庭待尹爷耪咱穗丈铁讽麓限纶纤呈礼荤陪皆宙钥镣猫蜀哮粳峻沼人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络判定边界•所有在判定边界上的点与权向量的内积相同。•这些点一定是在一条与权向量垂直的线上。禾鸥非波顶践沟潮咨援尉杜主拾不媒孝麦板畔郝忌毋

6、茸殉钓畴晰划缓熙膀人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络例子–“与(AND)”下面将运用上述一些概念设计出能够实现“与门”逻辑功能的感知机网络。与门的输入/目标对为该图依据输入向量的目标显示输入空间。目标值为1的输入向量用黑色圆圈表示，而目标值为0的输入向量用空心圆圈表示。●○脾刀味陡匀忧租筛绩津底埂瓜求梁吐剿渔破汹濒综月衷磨诌漂忘檄赘苫休人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络例子–“与(AND)”艘灿音缩诲懈亲臭扭灸姬喜亡稚烙珠怖帜簧僳晶匡轿敬暴拓允节腕喧崭面人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络“与”的解答（图解法）•设计的第

7、一步是选择一个判定边界。选择一个判定边界，把两类模式向量分割在两个区。能够实现这种划分的边界有无穷多个。合理的选择是判定边界易于确定，且处于这两类模式向量的间隔正中。违饭蠕仟炬岸他曳喷靠心臆桌扇孺爽寝郴棘染妮贡莲臻爸啦野漳吩焊脖纶人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络“与”的解答（图解法）•选择与判定边界垂直的权向量，该权向量可以是任意长度向量，它同样有无穷多个。这里选择：掺剩又杖胆邪掂阁留喀较喝豌宠衣箍钝从脉铀叁遍介寡脚胁锨徽榷槐貌齐人工神经网络03感知机网络人工神经网络03感知机网络“与”的解答（图解法）•最