神经网络算法ppt课件

1、2.8 Elman神经网络模型与学习算法,概述,Elman神经网络由Jeffrey L. Elman 于1990年提出 是一种反馈神经网络 具有很强的计算能力,Hello ,Im Jeffrey L. Elman,2.8.1 Elman神经网络结构,Elman网络由4层组成 输入层 信号传输作用 隐含层 承接层 也称上下文单元或状态层,承接层从隐含层接收反馈信号，用来记忆隐含层神经元前一时刻的的输出值，承接层神经元的输出经延迟与存储，再输入到隐含层。这样就使其对历史数据具有敏感性，增加了网络自身处理动态信息的能力。 输出层 仅起线性加权作用。,2.8.2 Elman神经网络学习算法,Elman神经网络各。

2、神经网络书籍本书制作版权属 智能中 国 网 ，如果文章原创者认为我们侵犯了您的合法权益，请来信告知 神经网络设计 此书通俗易懂，好书，推荐神经网络模型及其 matlab仿真程序设计 周开利（对神经网络工具箱函数及里面神经网络工具箱的神经网络模型的网络对象及其属性做了详细的论述，后者在神经网络理论与 matlab7实现那本书里面是没有的）神经网络理论与 matlab7实现（这本书对初学这入门还是挺不错的，看过了，就对 matlab神经网络工具箱有教好的了解）神经网络设计（我认为这是一本很好的书，讲理论 不是很多，看过之后就会对神经网络。

3、. 一个 23 1 的神经网络即输入层有两个节点， 隐层含三个节点， 输出层有一个节点，神经网络如图示。 3 x1 1 e 4 6 y y p 2 x2 wij 5 w jk 图 1 神经网络结构图 图中 wij (i 1,2; j 3,4,5) 为输入层与隐层的权值， w jk ( j 3,4,5; k 6) 为隐层与输 出层的权值， x1 、 x2。

4、传统的 BP 算法简述BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权w,v及阀值 i，rt 。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下： （4）选取下一个输入模式对返回第 2 步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第一步，网络初始化 。

5、BP 网络模型处理信息的基本原理是：输入信号 Xi 通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号 Yk，网络训练的每个样本包括输入向量 X 和期望输出量 t，网络输出值 Y 与期望输出值 t 之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值 Wij 和隐层节点与输出节点之间的联接强度 Tjk 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。 一 BP 神。

6、第五章 自组织竞争型神经网络,5.1概述 5.2竞争学习机制和自稳学习机制 5.3自适应共振理论神经网络（ART）,BP网络虽已得到广泛应用，然而，它在构成网络时未能充分借鉴人脑工作的特点，因而其功能有许多不足之处：对比之下，人脑的优越性就极其明显了。人的大脑是一个庞大、复杂的神经网络系统，它不仅可以记忆来自外界的各种信息，即具有可塑性，而且还可以将新、旧信息保存下来，即具有稳定性。人的脑神经系统既能牢固地记住学得的各种知识又能适应各种复杂多变的环境，能够通过“自学”来认识未学习过的新事物并解决不熟悉的新问题。因。

7、机器学习算法 人工神经网络 （Artificial Neural Netwroks）,报告人：曹杰（湖大团队）,神经网络基本概念,1,神经网络的学习方法,2,BP神经网络,3,BP神经网络实例（Python）,4,目录,生物神经元的模型,神经网络的基本概念,神经元的数学模型,神经元的n个输入,接收的信息 (其它神经元的输出),作比较 的阈值,互连强度/连接权值,激活函数,输出,连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。,神经元模型：神经元相当于一个多元输入一元输出的信息处理单元,神经元的数学模型,上面的神经元模型可以用一个数学表达式进行抽象与概括，从而得到神。

8、多层前馈神经网络算法,王玉良,神经网络算法基础知识,多层前馈神经网络,神经网络例题,1,2,3,目录,神经网络实例演示,4,多层前馈神经网络结构图,隐藏层和输出层的节点被称作神经节点，神经网络的层数为隐藏层数+输出层数。神经网络是全链接的，即每一个节点和它下一层的每一个节点都有链接。,神经网络输入和结构的确定,神经网络可以接受离散型和连续型的数据。若将输入规范化，使得他们落入0到1这个区间内，会有较佳的结果。一般对于分类数据，用0和1分别表示一种状态，若状态多于两种，可以增加输入节点。关于隐藏层的层数和每一层的数量，。

9、1,神经网络BP算法案例,2,【例】 假设训练样本s的属性值为1，0，1，实际类别分别为1，两层前馈神经网络NT如图1所示，NT中每条有一向加权边的权重、每个隐藏层与输出层单元的偏置如表1所示，学习率为0.9。写出输入S训练NT的过程。,神经网络BP算法案例,图1 两层前馈神经网络,3,首先算出单元4、5、6的输入、输出，具体结果见表1，然后计算4、5、6的误差，见表2；NT中每条有向加权边的新权重、每个隐藏层与输出层单元的新偏置见表3。,图2 两层前馈神经网络,神经网络BP算法案例,4,表1 权重、单元的偏置,神经网络BP算法案例,5,表2 隐藏层与输出层。

10、人工神经网络与遗传算法,Artificial Neural Network and Genetic Algorithm,前言 教材 主要参考书 课程目的 课程内容 知识基础 课时安排 成绩评定,教 材 书 名：人工神经网络导论 出版社：高等教育出版社 作 者：蒋宗礼 定 价：12.4元,主要参考书 1、沈世镒,神经网络理论与应用,科学出版社。 2、郝红伟,Matlab 6.0 入门,中国电力出版社。 3、闻新、周露等，Matlab神经网络应用设计，科学出版社。 4、周明，孙树栋，遗传算法原理及应用，国防工业出版社，1999。,课程目的1、引导学生了解人工神经网络及遗传算法的基本思想。 2、重点介绍感。

11、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,第四章 线性神经网络模型,1. 研究背景,2. 学习规则,3. ADALINE网络结构,4. Widrow-Hoff学习规则,第四章 线性神经网络模型,自适应线性神经元ADALINE(Adaptive Linear Neuron)是在1960 年由斯坦福大学教授伯纳德和玛西娅提出的,它是线性神经网络最早的典型代表，其学习算法称之为 LMS (least mean squares最小均方差)算法或Widrow-Hoff学习规则。,4,ADALINE网络,Ted Hoff,Bernard Widrow,他们提出的这个网络和算法很重要，原因有两个： 第一：它被广泛应。

12、 BP 神经网络算法三层 BP 神经网络如图：1x 3x2xnxjy隐含层，隐含层输出向量 权 值 为 ijw 权值为 jkw传递函数 f设网络的输入模式为 ，隐含层有 h 个单元，隐含层的输出为Tn),.(21，输出层有 m 个单元，他们的输出为 ，目标输出为Thyy),.(21 Tmzz),.(21设隐含层到输出层的传递函数为 ，输出层的传递函数为 gmtt f于是： ：隐含层第 j 个神经元的输出；其中)()(01niijniijj xwfxfy,00wj：输出层第 k 个神经元的输出)(0hjjkkygz此时网络输出与目标输出的误差为 ，显然，它是 的函数。mkkzt12)( jkijw和下面的步骤就是想办法调整权值，使 减。

13、2.4 BP神经网络模型与学习算法,概述,Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagation)学习算法BP算法基本原理 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。,J. McClelland,David Rumelhart,2.4.1 BP神经网络模型,三层BP网络,2.4.1 BP神经网络模型,激活函数 必须处处可导 一般都使用S型函数 使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系 输入输出,2.4.1 BP神经网络模型,输出的导数,根据S型激活函数的图形可知,对。

14、1,人脑的结构、机制和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧。,地球是宇宙的骄子， 人类是地球的宠儿， 大脑是人的主宰。,现在是探索脑的奥秘，从中获得智慧，在其启发下构造为人类文明服务的高级智能系统的时候了！,本章要点,一、神经网络简介 二、MATLAB简介 三、神经网络建模基础 四、利用Microsoft SQL Server2005实践神经网络算法,2,一、神经网络简介,人脑与计算机信息处理能力的比较记忆与联想能力 学习与认知能力 信息加工能力 信息综合能力 信息处理速度,3,一、神经网络简介,人脑与计算机信息处理机制的比较系统结构 信号形式 信息存储 信。

15、神经网络算法分类及概念：生物神经网络 生物体的每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。人工神经网络 以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单。

16、第7章 7.2 典型神经网络-BP,反向传播网络BackPropagation Network，由于其权值的调整采用反向传播（Backpropagation）的学习算法，因此被称为BP网络。,BP网络是一种单向传播的多层前向网络 其神经元的变换函数是S型函数，因此输出量为0到1之间的连续量 它可以对非线性可微分函数进行权值训练，从而实现输入到输出的任意的非线性映射。,网络中心思想是梯度下降法通过梯度搜索技术，使网络实际输出值与期望输出值的误差均方值最小。,网络的学习过程是一种误差边向后传播边修正权系数的过程,7.2.2 BP网络结构,BP神经网络模型结构,输入层,隐层。

17、BP网络算法,感知器罗森勃拉特(Rosenblatt)于1957年提出,把神经网络的研究从纯理论探讨引向了工程实践。感知器是只有单层计算单元的前向神经网络,由线性阈值单元组成。1）线性阈值单元 1 y = 0或-1,2) 单层感知器 只有输入层和输出层组成，输入层的每个处理单元均与输出层互连，层内各神经元无连接，网络无反馈。,3) 多层感知器(MLP) 在单层感知器的输入和输出层之间增加一个或多个隐层。可产生复杂的决策界面和任意的布尔函数。,前向多层神经网络也即多层感知器(MLP)，也叫BP网。BP(Back-Propagation)算法，是用于前向多层神经网络的反传。

18、数学建模与数学实验,神经网络,目的,内容,学习神经网络的基本原理与方法。,1、人工神经元数学模型,4、BP神经网络应用,3、BP神经网络Matlab工具箱函数,2、BP神经网络,一、人工神经元数学模型,BP神经网络的拓扑结构如图所示。,1.BP神经网络结构：,2BP神经网络学习算法及流程,以三层BP神经网络为例，它的训练过程包括以下几个步骤：,BP神经网络的流程图：,三、BP神经网络Matlab工具箱函数,net=newff(PR, S1,S2,SN, TF1,TF2,TFN, BTF, BLF, PF),网络经过177次训练后，虽然网络的性能还没有达到0，但是输出的均方误差已经很小了，MSE2.95307e-00。