第三章 人工神经网络-2-人工神经网络基础.ppt

第二章 人工神经网络基础;第二章 人工神经网络基础;2.1 生物神经网; 生物神经元示意图 ;2.1 生物神经网; 突触的信息处理;2.2 人工神经元 ;2.2.1 人工神经元的基本构成 ;2.2.2 激活函数(Activation Function) ;2、非线性斜面函数(Ramp Function);2、非线性斜面函数(RampFunction);3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数;3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数;4、S形函数 ;4、S形函数 ;2.2 人工神经元模型 ;2.2.3 M-P模型 ;2.3 人工神经网络的拓扑特性 ;2.3.1 联接模式 ;2.3.1 联接模式 ;2.3.1 联接模式;2.3.2 网络的分层结构 ;简单单级网;简单单级网;单级横向反馈网;单级横向反馈网 ;多级网;层次划分 信号只被允许从较低层流向较高层。 层号确定层的高低：层号较小者，层次较低，层号较大者，层次较高。 输入层：被记作第0层。该层负责接收来自网络外部的信息;第j层：第j-1层的直接后继层（j0），它直接接受第j-1层的输出。 输出层：它是网络的最后一层，具有该网络的最大层号，负责输出网络的计算结果。 隐藏层：除输入层和输出层以外的其它各层叫隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号，也不直接向外界发送信号;约定 : 输出层的层号为该网络的层数：n层网络，或n级网络。 第j-1层到第j层的联接矩阵为第j层联接矩阵，输出层对应的矩阵叫输出层联接矩阵。今后，在需要的时候，一般我们用W（j）表示第j层矩阵。;多级网—n层网络;多级网;循环网;循环网 ;2.4 存储与映射 ;2.4 存储与映射;2.4 存储与映射;2.4 存储与映射;2.5 人工神经网络的训练 ;2.5.1无导师学习 ;2.5.1无导师学习;2.5.2 有导师学习 ;Delta规则 ;其它;练习题