神经网络分类2016ppt课件.pptx

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1、DataMining ConceptsandTechniquesNeuralNetwork—Nonlinearalgorithm经济管理学院温继文1ExampleofcomputervisionHistoryofNeuralNetworkRepresentationofNeuralNetworkExampleofNeuralNetworkMultipleclassificationApplicationfieldsContentExample-computervisionExample-computervisionExample-computerv

2、isionExample-computervisionExample-computervisionExampleofcomputervisionHistoryofNeuralNetworkRepresentationofNeuralNetworkExampleofNeuralNetworkMultipleclassificationApplicationfieldsContent1.Origins:algorithmthattrytomimicthebrain1943年,W.McCulloch提出MP模型,神经元基本模型及工作方式;1949年,神经

3、生物学家D.Hebb发现,脑细胞在参与某种活动时被加强,给出生理学与心理学的关系,称为Hebb学习规则.1957年,F.Rosenblat提出感知器模型,构造前馈神经网络用于分类;1960年,B.Widrow和M.Hoff提出自适应线性单元。Historyofneuralnetwork2.低潮时期1969年,人工智能创始人M.minsky指出:单层感知器只能做线性划分,多层感知器没有学习算法,因此实用价值很小——陷入低潮1982年,加州理工大学的H.Hopfield提出了Hopfield神经网络,用运算放大器构成的反馈神经网络,为著名的组合优化问题

4、——旅行商问题提供了解决办法Historyofneuralnetwork1985年,Rumelhart提出BP神经网络,解决了明斯基的多层感知器学习问题。Waswidelyusedin80s,popularitydiminishedinlate90s.Recentresurgence:manyapplications:模式识别、优化与控制、信号处理.HistoryofneuralnetworkWhatisNeuralNetworkWhatisNeuralNetworkWhatisNeuralNetworkWhatisNeuralNetwork人脑主

5、要由神经元细胞。神经元通过轴突连接在一起。神经元受到刺激,神经脉冲通过轴突从一个神经元传递给另一个神经元.神经元由输入神经,神经元主体和输出神经组成。NeuralNetwork(神经网络)神经网络(NN)算法是由大量简单计算单元(神经元)构成的非线性系统;模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能,具有学习、记忆和归纳等功能。ExampleofcomputervisionHistoryofNeuralNetworkRepresentationofNeuralNetworkExampleofNeuralNetworkMultipleclassifi

6、cationApplicationfieldsContentModelrepresentationModelrepresentationModelrepresentationModelrepresentation神经网络由很多神经元通过权重(weight)相互连接,以层的方式组织,每一层的每个神经元和前一层、后一层的神经元连接。Modelrepresentation输入层隐藏层(可多层)输出层(决策层)输入层从外部环境接收信息,相当于自变量,只为下一层传递信息。输出层生成最终结果,神经网络送给外部结果。隐藏层介于输入层和输出层之间,完全用于分析,其

7、函数联系输入层变量和输出层变量。ModelrepresentationModelrepresentationExampleofcomputervisionHistoryofNeuralNetworkRepresentationofNeuralNetworkExampleofNeuralNetworkMultipleclassificationApplicationfieldsContentsimpleexample:AndPuttingittogether:x1XNORx2+1x1x2hΘ(x)+1x1x2hΘ(x)+1x1x2hΘ(x)x1AND

8、x210-302020-20-20102020Notx1ANDnotx2x1ORx2x1x2a1a2hΘ(x)000110

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