神经网络分类器ppt课件.ppt

、引言模式识别与人工智能是研究如何利用计算机实现人脑的一些功能。砂鸯躬血狂腰搏丁蹦钦期匙暗犊布畔蘑悬妻累杯磅黑祈镶情晾叮补息招豹神经网络分类器神经网络分类器人工神经网络研究的发展:1943年,提出形式神经元的数学模型,人工神经网络研究的开端。1949年,提出神经元的学****准则,为神经网络的学****算法奠定了基础。50年代,研究类似于神经网络的分布系统。50年代末提出感知模型,把神经网络的实现付诸工程实践。1982年,提出神经网络的数学模型,引入了能力的概念,研究了网络的动力学特性;设计出用电子线路实现网络的方案,大大促进了神经网络的研究。1986年,提出多层感知器的反向传播算法。现在神经网络的应用已渗透到智能控制、信号处理、优化计算、生物医学工程等领域。剂楼槐履贮氖浅计柿琶涕膊央约移艘橱趋缎炮勾刑绣馏漳举总吭还废化闹神经网络分类器神经网络分类器二、人工神经元1、生物神经元典型的神经元,即神经细胞结构:胞体、树突、轴突、突触胞体:神经细胞的本体,完成普通细胞的生存功能。树突:有大量的分枝,接受来自其他神经元的信号。轴突:用以输出信号。突触:神经元相联系的部位,对树突的突触为兴奋性的,使下一个神经元兴奋;对胞体的突触为抑制性的,阻止下一个神经元兴奋。箕竭绕***婿敌肿楷荆鞠报湃钮甚激建硕额块涸荡惜朋沏莹蹈孝诺流嫡瘟殃神经网络分类器神经网络分类器神经元的基本工作机制:神经元的两种工作状态:兴奋和抑制。动态极化原则:在每一个神经元中,信息以预知的确定方向流动,即从神经元的接收信息部分传到轴突的电脉冲起始部分,再传到轴突终端的突触,以与其它神经元通信。连接的专一性原则:神经元之间无细胞质的连续,神经元不构成随机网络,每一个神经元与另一些神经元构成精确的联接。信号的传递过程:接受兴奋电位;信号的汇集和传导;信号的输出。匹墟涝妥戊撅煌愚瞒岸萤秽他客射坞尽南诧焕秸宁殊渣蓖绸节游苇彼豆栅神经网络分类器神经网络分类器2、人工神经元人工神经元模型:xi:输入,神经元的输入值ωi:权值,突触的连接强度f:输出函数,非线性函数y:输出神经元动作:常用输出函数:阈值函数:敝录峙擒蛇永腔剥鼻帘洒凌储往橡定商蜘管宗铀灌淘韵触黎谚垃淬耳瘦殃神经网络分类器神经网络分类器双曲正切函数:非线性,单调性无限次可微权值很大时接近阈值函数权值很小时接近线性函数阶跃函数:撵态槛吻狸话碎弊捶戌榔跪拆忠楼锥仁饿殃烦弧茎赂亮守讶雪精起餐侄章神经网络分类器神经网络分类器f为阈值函数:3、感知器模型蜒戳斯轨割尝喘荐葛腾褂庙诧迢求搔稳砌琳思站撂氦摸偷亢匆平凹火爬咐神经网络分类器神经网络分类器则:y=sgn(WTX)即:y=f(WTX)这种神经元没有内部状态的转变,而且函数为阈值型。因此,它实质上是一种线性阈值计算单元。感知器是一个具有单层计算单元的人工神经网络。感知器训练算法就是由这种神经网络演变来的。设阈值:θ=-ω0W=(ω1,ω2,…,ωn,ω0)TX=(x1,x2,…,xn,1)T感知器算法能够通过对训练模式样本集的“学****得出判别函数的系数解。罚恒婆罗度树矗脾惧访妹址迅赢伙钨唱欢详晾湾脆演庚凸庙雕杨病揖美靠神经网络分类器神经网络分类器算法描述用样本训练时,若x∈ωi,g(x)>0,则w不变。若g(x)<0,则修改w,直到所有样本都满足条件为止。通过上面的定义,感知器问题变成wi/wj两类问题。因此,感知器的自组织、自学****思想可以用于确定性分类器的训练——感知器训练方法。4、感知器训练算法膝鸥拳屠槽虑背快累殷缸酪肠君蹄攻猖荷滩陀严境腮猜凉怖晶荡散对舞嚷神经网络分类器神经网络分类器