神经网络感知机ppt课件.ppt
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1、感知机感知机人工神人工神经网网络模型模型1.大大脑是由生物神是由生物神经元构成的元构成的巨型网巨型网络,它在本,它在本质上不同于上不同于计算机,是一种大算机,是一种大规模的并行模的并行处理系理系统,它具有学,它具有学习、联想想记忆、综合等能力,并有巧妙合等能力,并有巧妙的信息的信息处理方法。理方法。2.人工神人工神经网网络是模是模拟人人脑思思维方式方式的数学模型,从微的数学模型,从微观结构和功能上构和功能上对人人脑进行抽象和行抽象和简化,模化,模拟人人类智能。智能。人工神人工神经网网络(简称神称神经网网络)也是由大也是由大量的、功能比量的、功能比较简单的形式神的形式神经元互元互相相连接而构成的
2、复接而构成的复杂网网络系系统,用它,用它可以模可以模拟大大脑的的许多基本功能和多基本功能和简单的思的思维方式。方式。3.我我们不可能不可能对生物学上的生物学上的神神经网网络作完全的了解,只可作完全的了解,只可能在某种成度上描述我能在某种成度上描述我们所了所了解的情况。同解的情况。同样,人工神,人工神经网网络也只可能是在某种程度上也只可能是在某种程度上对真真实的神的神经网网络的一种模的一种模拟和和逼近。逼近。4.神神经元模型元模型a)生物神生物神经元模型元模型神神经元元neuron,neural cell也就是神也就是神经细胞。人胞。人脑就是由大量神就是由大量神经元元组合而成的。合而成的。神神经
3、元由元由 细胞体、胞体、树突和突和轴突突组成。成。中心中心 接受器接受器 传导信息信息5.人工神人工神经元模型,如元模型,如图所示所示6.感知机是最早被感知机是最早被设计并被并被实现的人工神网的人工神网络。感知。感知器是一种非常特殊的神器是一种非常特殊的神经网网络,它在人工神,它在人工神经网网络的的发展展历史上有着非常重要的地位,尽管它的能力史上有着非常重要的地位,尽管它的能力非常有限,主要用于非常有限,主要用于线性分性分类。或或7.某个神某个神经元元 j 的的输入入输出关系出关系为其中,其中,为阀值,为连接接权,f()为变换函数,也称活化函数函数,也称活化函数(activation func
4、tion)。8.感知机的感知机的结构构9.我我们以以单层感知器来感知器来说明:明:两个两个输入入 x1 和和 x2 。一个一个阀值 两个待两个待调整的整的权值W1和和W2决策函数决策函数为样本集分本集分别属于属于2类。10.1 特点:特点:)多)多输入,入,单输出出)激活函数)激活函数传递函数函数为二二值,一般,一般为阶跃函函数或符号函数数或符号函数)输出出为二二值:或:或)1 u0-1 u 0或或1 u0 u 011.2 感知机的工作方式:感知机的工作方式:学学习阶段段修改修改权值(根据(根据“已知的已知的样本本”对权值不断修改;不断修改;有有导师学学习)工作工作阶段段 计算算单元元变化,由
5、响化,由响应函数函数给出新出新输入下的入下的输出。出。12.样本:本:pp1,p2 ppYy1,y2 yppYW学习机W学习算法学学习的的过程,主要是修正程,主要是修正权值,阈值感知机的学习阶段:13.n设有有N个个训练样本本n当当给定某个定某个样本本p的的输入入/输出出模式模式对时,感知机,感知机输出出单元会元会产生一个生一个实际输出向量,用期出向量,用期望望输出(出(样本本输出)与出)与实际输出之差来修正网出之差来修正网络连接接权值。14.n权值修改采用修改采用简单的的误差学差学习规则n基本思想:基本思想:利用某个神利用某个神经单元的期望元的期望输出与出与实际输出之出之间的差来的差来调整整
6、该神神经单元与上一元与上一层中相中相应神神经单元的的元的的连接接权值,最,最终减减小小这种偏差。种偏差。即:神即:神经单元之元之间连接接权的的变化正比于化正比于输出出单元期望元期望输出与出与实际的的输出之差出之差15.对于所有的i和j,il,2,s;j1,2,r,感知器修正权值公式为:上述用来修正感知器上述用来修正感知器权值的学的学习算法在算法在MATLAB神神经网网络工具箱中已工具箱中已编成了子程序,成成了子程序,成为一个名一个名为1earnp.m的函数。只要直接的函数。只要直接调用此函数,即可立即用此函数,即可立即获得得权值的修正量。此函数所需要的的修正量。此函数所需要的输入入变量量为:输
7、入、入、输出矢量和目出矢量和目标矢量:矢量:P、A和和T。调用命令用命令为:dW,dBlearnp(P,A,T);(4-5)16.输入矢量入矢量P,输出矢量出矢量Y,目,目标矢量矢量为T的感知器网的感知器网络,其学,其学习规则为:n如果第如果第i个神个神经元的元的输出是正确的,出是正确的,即有:即有:yiti,那么与第,那么与第i个神个神经元元联接的接的权值wij和偏差和偏差值bi保持不保持不变;17.n如果第如果第i个神个神经元的元的输出是出是0,但,但期望期望输出出为1,即有,即有yi0,而,而ti1,此,此时权值修正算法修正算法为:新:新的的权值wij为旧的旧的权值wij加上加上输入矢量
8、入矢量pj;类似的,新的偏差似的,新的偏差bi为旧偏差旧偏差bi加上它的加上它的输入入1;18.n如果第如果第i个神个神经元的元的输出出为1,但期,但期望望输出出为0,即有,即有yi1,而,而ti0,此此时权值修正算法修正算法为:新的:新的权值wij等于旧的等于旧的权值wij减去减去输入矢量入矢量pj;类似的,新的偏差似的,新的偏差bi为旧偏差旧偏差bi减减去去1。19.n感知器学感知器学习规则的的实质为:权值的的变化量等于正化量等于正负输入入矢量。矢量。20.举例:用感知器例:用感知器实现“与与”的功能的功能1)设w1=0;w2=0;=0;2)输入入x=x1,x2 输出出y样本:本:x1=0
9、 0 1 1 x2=0 1 0 1 y=0 0 0 1 要求:确定此感知器中的要求:确定此感知器中的3个参数个参数“w1,w2,”。21.即即,时y1=0,y2=0,y3=0,y4=1;22.计算感知机在算感知机在ui作用下的作用下的输出出yi由模型可描述由模型可描述为:j=1,2 n=2 i=1,2,3,4,用矩用矩阵表示表示为s1=(w1,w2)u1=(0,0)00;s3=(w1,w2)u3=(0,0)00;s2=(w1,w2)u2=(0,0)00;s4=(w1,w2)u4=(0,0)00;23.由响由响应函数函数Y=1 1 1 1,即即y1=y2=y3=y4=1;24.n调整整权值和和阈
10、值n由由ei(t)=|di-yi(t)|ne(t)=(1,1,1,0)n求求E(t)=3,设0.5nw1(t+1)=w1(t)+(|di-yi(t)|x1)n=0+0.5(1,1,1,0)(0,0,1,1)=0.5;nw2(t+1)=w2(t)+(|di-yi(t)|x2)n=0+0.5(1,1,1,0)(0,1,0,1)=0.5;n(t+1)=(t)+(E(t)2=0+9=9;n由此由此w1=0.5,w2=0.5,=9;n返回重新返回重新计算,直到算,直到E满足要求。足要求。25.nerr_goal=0.001;lr=0.9;nmax_expoch=10000;nX=0 0 1 1;0 1
11、0 1;T=0 0 0 1;nM,N=size(X);L,N=size(T);nWij=rand(L,M);y=0;b=rand(L);nfor epoch=1:max_expochn NETi=Wij*X;n for j=1:Nn for i=1:Ln if(NETi(i,j)=b(i)n y(i,j)=1;n else n y(i,j)=0;n endn endn endn nE=(T-y);EE=0;nfor j=1:Nn EE=EE+abs(E(j);nendn if(EEerr_goal)n breakn endn Wij=Wij+lr*E*X;%调整整权值n b=b+sqrt(EE
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