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发信人: whynot (精诚所至，金石为开), 信区: Control
标  题: [转载] 神经网络(5)
发信站: 紫 丁 香 (Sun Sep 19 21:40:13 1999), 转信

【 以下文字转载自 Electronics 讨论区 】
【 原文由 whynot 所发表 】
五. 概率神经网络（PNN）                                                          
    概率神经网络是由Specht博士在1989年提出的，它与统计信号处理                   
的许多概念有着紧密的联系。当这种网络用于检测和模式分类时，可以                   
得到贝叶斯最优结果。它通常由4层组成。第一层为输入层，每个神经                    
元均为单输入单输出，其传递函数也为线性的，这一层的作用只是将输                   
入信号用分布的方式来表示。第二层称之为模式层，它与输入层之间通                   
过连接权值Wij相连接.模式层神经元的传递函数不再是通常的Sigmoid                    
函数，而为                                                                       
           g(Zi)=exp[(Zi-1)/(s*s)]                                               
其中，Zi为该层第i个神经元的输入，s为均方差。第三层称之为累加层                   
，它具有线性求和的功能。这一层的神经元数目与欲分的模式数目相同                   
。第四层即输出层具有判决功能，它的神经元输出为离散值1和-1（或0                   
），分别代表着输入模式的类别。                                                   
    许多研究已表明概率神经网络具有如下特性：                                     
    (1)训练容易，收敛速度快，从而非常适用于实时处理；                            
    (2)可以完成任意的非线性变换，所形成的判决曲面与贝叶斯最优                    
准则下的曲面相接近；                                                             
    (3)具有很强的容错性；                                                        

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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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