BP神经网络课件.ppt

一个英文版本的神经网络课件。得来不易，希望对大家有所帮助。

1.2人工神经元模型 人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位,是神经网络设计的基础。 人工神经元模型可以看成是由三种基本元素组成： 一组连接 一个加法器 一个激活函数 生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。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。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元，对信息进行分布式存储与加工，这种信息加工与存储相结合的群体协同工作方式使得人脑呈现出目前计算机无法模拟的神奇智能。为了进一步模拟人脑的形象思维方式，人们不得不跳出冯．诺依曼计算机的框架另辟蹊径。而从模拟人脑生物神经网络的信息存储、加工处理机制入手，设计具有人类思维特点的智能机器，无疑是最有希望的途径之一。 人工神经网络 用数学和物理方法从信息处理的角度对人脑生物神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络Artificial Neural Network，缩写 ANN）。人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化、抽象与模拟。这是因为到目前为止，人类对神经系统内的电信号和化学信号是怎样被用来处理信息的只有十分粗浅的认识。揭示人脑的奥妙不仅需要各学科的交叉和各领域专家的协作,还需要测试手段的进一步发展。尽管如此，这种简化模型的确能反映出人脑的许多基本特性。目前已提出上百种人工神经网络模型。

国防科大人工神经网络课件-神经网络导论第二章.ppt 很不错！！！

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BP算法与Cauchy训练的结合 Cauchy训练的速度比Boltzmann训练快 Cauchy训练的速度比BP算法慢 Cauchy训练有可能使网络逃离局部极小点 由BP算法提供直接计算部分，Cauchy算法提供随机部分 wij=wij+∆wij ∆wij=α((1-β)δjoi+β∆wij′)+(1-α )∆wij(c) α∈(0,1)为学习率,β∈(0,1)为冲量系数

机器学习《前馈神经网络》课件 前馈神经网络，是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始，理论研究和实际应用达到了很高的水平。前馈神经网络（feedforward neural network，FNN），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元。在此种神经网络中，各神经元可以接收前一层神经元的信号，并产生输出到下一层。第0层叫输入层，最后一层叫输出层，其他中间层叫做隐含层（或隐藏层、隐层）。隐层可以是一层。也可以是多层

海明距离 如果将模式用向量来表示，Hamming距离是指两个模式不同元素的个数。如： A＝(0 0 1 1 0) B=(1 0 1 0 1） 则： H(A, B)=3

人工神经网络，讲：MP模型，感知器，单层及多层前向网络。比较基础，属于入门级。有例题讲解。

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