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知识点
M-P神经元
模型如图所示#xff1a; 神经元的工作机理#xff1a;神经元接收来到n个其他神经元传递过来的输入信号#xff0c;这些输入信号通过带权重的连接进行传递#xff0c;神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较#xff0c;然后通过…
神经网络
知识点
M-P神经元
模型如图所示 神经元的工作机理神经元接收来到n个其他神经元传递过来的输入信号这些输入信号通过带权重的连接进行传递神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较然后通过激活函数处理以产生神经元的输出。 单个M-P神经元感知机sgn作激活函数、对数几率回归sigmoid作激活函数
多个M-P神经元神经网络
感知机模型 激活函数为sgn阶跃函数的神经元 若两类模式是线性可分的即存在一个线性超平面将它们分开如图5.4a-c所示则感知机的学习过程一定会收敛而求得适当的权向量W否则感知机学习过程将会发生振荡W难以稳定下来不能求得合适解例如感知机不能解决d所示的异或这样简单的非线性可分问题。 要解决非线性可分问题需考虑使用多层功能神经元如下图简单的两层感知机就能解决异或问题。 权重调整
神经网络 通用近似定理只需一个包含足够多神经元的隐层多层前馈网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数因此神经网络既能做回归也能做分类而且不需要复杂的特征工程。 多层前馈神经网络每层神经元与下一层神经元全互连神经元之间不存在同层连接也不存在跨层连接。 误差逆传播BP算法 通常说“BP网络”时一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 BP算法的工作流程先将输入示例提供给输入层神经元然后逐层将信号前传直到产生输出层的结果然后计算输出层的误差再将误差逆向传播至隐层神经元最后根据隐层神经元的误差来对阈值和连接权进行调整该迭代过程循环进行直到达到某些停止条件为止例如训练误差已达到一个很小的值。 目标要最小化训练集上的累积误差一般来说标准BP算法每次只针对单个样例参数更新得非常频繁而且对不同的样例进行更新的效果可能出现“抵消”现象。
