Control 版 (精华区)

发信人: whynot (精诚所至，金石为开), 信区: Control
标  题: [转载] 神经网络(2)
发信站: 紫 丁 香 (Sun Sep 19 21:39:55 1999), 转信

【 以下文字转载自 Electronics 讨论区 】
【 原文由 whynot 所发表 】
二. 多层感知器及BP学习算法                                                       
    多层感知器是一种典型的前馈神经网络，它通常由输入层、输出层和                 
若干隐层组成。每一层包含若干个神经元。后一层每一输入是前一层每个                 
神经元的输出的总的连接强度的总和。而每一个神经元对应有一个阀值，                 
输出为神经元的传递函数是输入和阀值的函数（通常是一非线性函数，且                 
每层中各神经元都取相同的形式）。                                                 
    代表输入输出之间变换关系的有关信息主要分布在神经元之间的连接                 
强度上，不同的连接强度反映着不同的输入输出关系。因此，这种神经网                 
络具有分布式存储信息的特点。                                                     
    所谓的权值学习就是不断的调整各神经元的连接强度，使其能在最小                 
二乘意义上逼近所对应的输出。反向传播学习算法（简称BP算法）是最简                 
单、最实用的一种。若取多层感知器中各神经元的传递函数均取为                       
        f(x)=1/(1+exp(-(x-s)))                                                   
其中，s为一固定参量，BP算法具体步骤如下：                                        
   (1)初始化，...                                                                
   (2)利用前输入计算后输出...                                                    
   (3)调整权系数...                                                              
   (4)计算误差...                                                                

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                 因一个词的力量
                 我重新开始生活
                 我生来就认识你
                 要把你称作
                           自由

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