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BP神经网络和简单示例课件.ppt

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文档列表 文档介绍

BP神经网络和简单示例
神经网络浅尝
神经网络基础知识
常见函数介绍
案例——蠓虫分类
神经网络基础知识
组成: 大量简单基础元件——神经元相互连接
工作原理: 模拟生物神经处理信息方法
功效: 进行信息并行处理和非线性转化
特点: 比较轻松地实现非线性映射过程
含有大规模计算能力
医学: 疾病识别
图像: 识别、去噪、增强、配准、融合
金融: 股票和有价证券估计分析、资本收益估计和分析、风险管理、信用评定等等
应用范围
神经网络结构图
输入层
输出层
中间层
树突
细胞核
细胞体
轴突
突触
神经末梢
生物神经元结构:
神经元结构模型
x1
x2
xj
x3
xn
yi
能够看出神经元通常表现为一个多输入、单输出非线性器件
xj为输入信号, 为阈值, 表示与神经元 xj 连接权值
yi表示输出值
传输函数
阈值型
线性型
S型
神经网络互连模式
神经元分层排列, 分别组成输入层、中间层(也叫隐含层, 能够由若干层组成)和输出层。
前向网络:
输入层
输出层
中间层
特点: 每层只接收前一层信息, 没有反馈。
如: 感知器网络和BP神经网络
有反馈前向神经网络:
特点: 输出层对输入层有反馈信息。
如: 认知机和回归BP网络。

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