下载此文档

神经网络第二章单层前向网络及LMS算法.ppt


文档分类:IT计算机 | 页数:约19页 举报非法文档有奖
1/19
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/19 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【神经网络第二章单层前向网络及LMS算法 】是由【wxq362】上传分享,文档一共【19】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【神经网络第二章单层前向网络及LMS算法 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。神经网络第二章单层前向网络及lms算法CATALOGUE目录单层前向网络LMS算法LMS算法的变种LMS算法的应用单层前向网络CATALOGUE01总结词线性分类器详细描述感知器模型是一种二分类的线性分类器,通过训练数据学****得到一个超平面,用于将不同类别的数据分开。感知器模型采用二进制输出,通常使用阈值函数进行分类决策。感知器模型总结词:逻辑回归详细描述:逻辑回归是一种广义的线性分类器,通过将原始特征映射到高维特征空间,然后使用逻辑函数进行分类决策。逻辑回归在神经网络中常用于处理多分类问题,并可以结合正则化技术进行模型优化。线性分类器总结词:线性回归详细描述:线性回归是一种预测模型,通过拟合输入特征和输出目标之间的线性关系,实现预测目标值的功能。线性回归在神经网络中常用于回归问题,如预测房价、股票价格等。线性回归模型简单易懂,但可能无法处理复杂的非线性关系。线性回归LMS算法CATALOGUE02LMS算法的基本思想自适应滤波LMS算法是一种自适应滤波算法,通过不断调整滤波器的权重参数,使其能够自适应地跟踪信号的变化。最小均方误差准则LMS算法以均方误差最小化为准则,通过不断减小误差信号的均方值来逼近最优滤波器。梯度下降法LMS算法采用梯度下降法来更新权重参数,即根据误差信号的梯度方向来调整权重,使其沿着误差下降的方向进行优化。在LMS算法中,输入信号与权重进行线性组合,得到输出信号。输入信号与权重的线性组合误差信号定义为期望输出信号与实际输出信号之间的差值。误差信号的计算根据误差信号的梯度,通过梯度下降法来更新权重。权重的更新重复上述步骤,不断迭代更新权重,直到达到收敛或指定的迭代次数。迭代更新LMS算法的推导过程03收敛条件LMS算法的收敛条件是步长小于等于输入信号的自相关函数的倒数。01均方误差的性质LMS算法的均方误差函数是凸函数,这意味着随着迭代次数的增加,误差会逐渐减小。02收敛速度与步长步长的大小决定了LMS算法的收敛速度。步长过大会导致算法发散,步长过小则会使收敛速度变慢。LMS算法的收敛性分析

神经网络第二章单层前向网络及LMS算法 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数19
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人wxq362
  • 文件大小1.96 MB
  • 时间2024-03-27