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神经网络讲义第三章.ppt

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神经网络介绍PPT详解课件

神经网络介绍PPT详解课件

1940s
1960s
1980s
2000s
MP 模型 阈值加和 模型 Hebb学习 规则
感知器模型 自适应线性单元
Hopfield网络 Boltzman 机 BP算法
深度网络 DBN
CNN DBM
LeCun 98 Deep CNN RNN
低谷
低谷
人工神经网络发展历程
Deep Learning, Science 2006 (vol. 313, pp. 504-507)
网络模型
LeNet
网络结构的改进
NIN
AlexNet
网络深度的增加
VGGNet
GoogLeNet (Inception)
ResNet
Inception ResNet 图2：深度卷积神经网络发展图
图3：ILSVRC图像分类竞赛近年结果。
LeNet
最早的深度卷积神经网络模型，用于字符识别。网络具有如下特点：
AlexNet
AlexNet在LeNet基础上进行了更宽更深的网络设计，首次在CNN中引入了ReLU、 Dropout和Local Response Norm (LRN)等技巧。网络的技术特点如下：
➢ 使用ReLU （Rectified Linear Units）作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超 过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题，提高了网络的训练速率。
人工神经网络发展历程
• 发展基础：
✓ 数据爆炸：图像数据、文本数据、语音数 据、社交网络数据、科学计算等
✓ 计算性能大幅提高
• 为什么有效
– 浅层神经网络可以近似任意函数，为何多层？
✓深层网络结构中，高层可以综合应用低层信息。 ✓低层关注“局部”，高层关注“全局”、更具有语

人工神经网络第三章mPPT课件

人工神经网络第三章mPPT课件

系统为具有未知参数的线性对象时，系统可控且可 观，有串联、并联两种形式
n1
m1
串： yˆpkaˆikyˆpkvˆjkukj
i0
i0
n1
m1
并： yˆpkaˆikyˆpkiˆjkukj
i0
i0
四种形式
n 1
1. y p k av y p k i g u k u k m 1 i0
c q 1 w k
统求解问题）
j
d
N 1 用model c方法求解
N 2 ： yj N v v N 2jvw z yj
对象NL model描述
1、状态方程 2、NL model的四种形式 3、得出的四种辨识结构
状态方程
x k 1 x k , u k , y k x k
m1
2.y p k f y p k y p k n 1 iu k i i0
c q 1 w k 3.y p k f y p k y p k n 1 y u k u k m 1 c q 1 w k 4. y p k f y p k y p k n 1, u k u k m 1 c q 1 w k
NNI原理
1、线性模型
Zk1a1zkanzkn1b1uk
bmukm1
hkZkZkm1,ukukm1 a1an,b1bn
2、对非线性系统无统一数学模型描述现用NN逼近， 给出基于输出误差的NNI 3、NNI原理：在学习系统的I/O数据，建立系统的辨 格式，使误差准则最小，从中得出隐含的I/O关系。
2、辨识的三要素：I/O数据、系统结构模型、等价 准则
基本问题
1、模型的选择 原则：兼顾复杂性和精确性 NNI：网络隐节点个数选择由仿真确定

神经网络学习PPT课件

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d ||X1 X 2|| ( X1 X 2 )( X1-X 2 )T
摘自《Talking Nets: An Oral History of Neural Networks》封面
2008-2009学年第1学期
1
神经网络基础
公元前400年左右，柏拉图和亚里士多德就曾对 人类认知、记忆、思维进行过研究；
19世纪末，出现了神经元学说；美国生物学家W. James在《Physiology》一书中提到，“人脑中 两个基本单元靠得较近时，一个单元的兴奋会传 到另一个单元；
2008-2009学年第1学期
16
“感知器”无法解决线性不可分问题；
1969年，Minsky和Papert指出了“感知器”的 这种局限性，例如，“感知器”无法实现“异或”
逻辑。
逻辑“与”
逻辑“异或”
x1
x2
y
x1
x2
y
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
1
1
1
0
0
1
0
1
1
1
1
1
1
0
2008-2009学年第1学期
输入一个实际例子，让ANN分析并给出结果。
2008-2009学年第1学期
12
“感知器”是怎么训练的呢？
假设每个样本含 n 个属性，用向量(x1, x2, …, xn)表示；若 X 为样本变量， X∈Rn；
wij 是 xi 到神经元 j 的连接权值， Wj 是神经元 j 的输入连 接的权值向量，即Wj =(w1j , w2j , …, wnj )；
第i层神经元netij层神经元的数目20082009学年第1学神经网络学习bp算法中的前向计算ijijnetijij特征函数必须是有界连续可微的如sigmoid函数20082009学年第1学期神经网络学习bp算法中的反向计算ijkijkijkijkijk输出层神经元j的状态误差ijk的调整量20082009学年第1学期神经网络学习bp算法中的反向计算续ikik神经网络学习bp学习算法的特点对于n层网络结构学习后可得到n1个超曲面组成复合曲面从而实现复杂的分类任务

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不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。

神经网络方法-PPT课件精选全文完整版

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信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
15
基于神经网络的融合算法
11
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
12
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
18
仿真结果
19
仿真结果
20
2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。

《神经网络理论基础》PPT课件

《神经网络理论基础》PPT课件

4. 疲劳：一个神经细胞持续兴奋，其阈值慢慢增加，神经细胞就很难兴 奋的现象。
5. 突触结合的可朔性：突触结合的强度即权重wi，可根据输入、输出信号 可朔性地变化。
6. 输出信号的种类
离散信号：神经元输入、输出信号是一定幅值的脉冲，将输出有 脉冲时视为1，无脉冲视为零；
连续信号：将神经元输入、输出用其脉冲的频率来表示，将最高 脉冲频率视为1，则输入输出信号取值在0和1之间。
Wij aia j
aj
ai
uj
ui
Wij
其中，为学习律常数。
神经网络的学习规则
2. 误差传播式学习-Delta学习规则： Delta学习规则是一种有教师 学习，它是利用神经元的希望输出（答案）与实际输出的误差 进行联接权值的修正。
Wij ti (t) ai (t)y j (t)
学习与遗忘：由 于神经元的可朔 性，突触的传递 作用可增强与减 弱，使神经元具 有学习与遗忘功 能。
神经元的模型特征
1. 时空整合功能
空间总和：单个神经元在同一时间可以从别的神经元接受多达上千 个突触的输入，整个膜电位和输入信号与其权重的线性组合有关：
n
wi xi
i 1
时间总和：神经元对于不同时间通过同一突触的输入信号具有时间 总和的功能。
i y j (t)
yj
ai
uj
ui
Wij
ti
规则又称误差修正规则，这类算法的最终目标是通过反 复迭代运算，使 最小，从而求得最佳的Wij值。这种算法
适用于线性可分函数。
神经网络的学习规则
3. 广义误差传播式学习-广义 规则：广义规则是在规则上的进
一步发展，可适用于多层网络非线性可分函数。

神经网络讲义ppt课件

设置网络的初始化值、训练参数、自顺应调整 参数和仿真参数,并可对定义的神经网络进展初 始化、训练、自顺应调整、仿真等。
8.1.2 图形用户界面运用例如
仍以例6.1的方式分类问题为例,将待分类方 式重画于图8.2 中。据例6.1 的分析,网络构 造重画于图8.3 中。第1层有5个神经元,第2 层有1个神经元。
该输p 入向量名,单击该窗口的View 按钮,弹出数据
(Data)窗口,在该窗口可以查看到该输入向量的值, 并可以修正数据值。
• ② 确定训练样本的目的向量。按照与输入向量 同样的方法可以确定目的向量,只是选择数据类型
为Targets,输入向量名为t ,数据值为
0.2 0.8 0.8 0.2
• ③ 训练网络。在Network/Data Manager 窗口 选中网络名Demonet,单击Train …按钮,那么弹出 Network:Demonet窗口,如图8.8 所示。
训练样本集为
p
1 2
1 1
2 1
04，
t 0.2 0.8 0.8 0.2，
• 以图形用户界面设计上述神经网络的详细 方法如下：
•
•
图8.2 待分类方式
输入 第一层
第二层
图8.3 两层BP 网络
(l)在MATLAB命令窗口键人nntool,翻开 Network/Data Manager窗口。
(2)创建神经网络 单击New Network … 按钮,弹 出Create New Network 窗口,如图8.4所示。
• 可以看出,网络很好地完成了图8.2 所示的 两类方式分类问题。当然,可以用训练样本以外 的数据进展仿真,此时,需求先在Network/Data Manager窗口建立仿真的输入向量,建立方法与 建立训练样本的输入向量一样,然后在Network: Demonet窗口的Simulate 页面选择该仿真的输 入向量名,进展仿真。

神经网络基本理论资料PPT课件

1984年，博士又提出了连续神经网络模型，实现了神经 网络的电子线路仿真，开拓了计算机应用神经网络的新途径， 成功解决了著名的优化组合问题——旅行商问题，引起了相 关领域研究人员的广泛关注。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。

第三章神经网络控制及应用基础-36页PPT文档资料


04.10.2019
28
3.1.3.2 人工神经网络模型
按 神 经 元 连 接 方 式 分 类
全互连型结构
04.10.2019
29
3.1.3.2 人工神经网络模型
按
网
络
○○○
信
息
○
○
○○
流
向 分
○
○○
○
○
类
前馈型网络
04.10.2019
30
3.1.3.2 人工神经网络模型
按 网
〇
络
信
〇
〇
息 流
神经网络的学习算法： •有导师学习(有监督学习) •无导师学习(无监督学习)
04.10.2019
33
3.1.3.2 人工神经网络模型
常用学习规则一览表
学习规则 Hebbian Perceptron Delta
权值调整
向量式
元素式
Wj f (WjT X)X
wij f (WjT X)xi
Wj [d j- sgn(WjT X)]X wij [dj- sgn(WjT X)]xi
学
权重值；
模 f ()——神经元转移函数。
型
n
oj(t1)f{[ wijxi(t)]Tj}
(3-2)
i1
04.10.2019
20
3.1.3.1 人工神经元模型
n
神
netj (t) wijxi(t)
经
i1
元
的
net’j=WjTX
数 4)
学 Wj=(w1 w2 … wn)T
模 型
Outstar
Wj (d Wj)
wij (dj-WjT X)xi wij djxi Wm (xi wim) wkj (dk wkj)

人工神经网络3感知机网络ppt课件

错误分类
构造学习规则 现在考虑另一个输入向量，并继续对权值进行调整。 不断重复这一过程，直到所有输入向量被正确分类。 将p2送入网络：
p2的目标值t2等于0，而该网络的世纪输出a是1。所 以一个属于类0的向量被错误划分为类1了。
既然现在的目的是将1W从输入向量所指的方向移开， 因此可以将式中的加法变为减法
在图中用阴影表示该区域。另外，也可用图解的 方法找到该网络相应的判定边界。必须注意的是 该边界与1w垂直
判定边界
• 所有在判定边界上的点与权向量的内积相同。 • 这些点一定是在一条与权向量垂直的线上。
例子 – “与(AND)” 下面将运用上述一些概念设计出能够实现“与门”逻 辑功能的感知机网络。与门的输入/目标对为
权值矩阵W重写为
感知机的结构
传输函数 由于hardlim传输函数的定义是
a
f
(n) hardlim(n)
1 0
(n 0) (n 0)
传输函数
a
f (n) hardlim(n)
1 0
(n 0) (n 0)
所以，如果权值矩阵的第i个行向量与输入向 量的内积大于等于-bi，该输出为1，否则输出 为0。因此网络中的每个神经元将输入空间划 分为两个区域。
“与”的解答（图解法）
• 选择与判定边界垂直的权向量，该权向量可以是 任意长度向量，它同样有无穷多个。这里选择：
“与”的解答（图解法） •最后，为了求解偏置值b，可以从判定边界上选取 一个满足式子的点。
如果选p=[1.5 0]T代入，有：
“与”的解答（图解法）
现在可以通过选择上述的输入/目标对来对网络进行 测试。如果选择p2作为网络的输入，则输出为
如果t=0且a=1,则1wnew=1wold-p
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n1
m1
串：yˆ p k aˆi k yˆ p k v ˆ j k uk j
i0
i0
n1
m1
并：yˆ p k aˆi k yˆ p k i ˆ j k uk j
i0
i0
四种形式
n1
1.yp k av yp k i guk uk m 1 i0
cq1wk
m1
2.yp k f yp k yp k n 1 iuk i i0
统求解问题）
j
d
N 1 用model c方法求解
N 2：y
j
N v
v
N 2
v
j
w
z
y
j
对象NL model描述
1、状态方程 2、NL model的四种形式 3、得出的四种辨识结构
状态方程
xk 1 xk,uk, yk xk
系统为具有未知参数的线性对象时，系统可控且可 观，有串联、并联两种形式
Narendra的一般化网络
1、结构 2、学习算法 3、讨论：
1）目前系统仅用model a、b、c即可表示。 2）辨识时w(z)已知，不符合实际情况。 3）动态BP比静态BP复杂的多，实际使用时可能 用静态BP。
学习算法
问题：多层前馈网络BP算法 动态时：How do? 静：仅与误差分布有关 动：寻找出反映动态过程的关系式 1、一般思路 2、具体输入层
2、例：s的差分方程
K 1
Zk 1 f0Zk,,Zk n 1 guk,,uk m 1 wk 1
f Zk 1,,Zk n 1 f0• Zn 1
ek f Zk 1,,Zk n 1 guk,,uk m 1
L
准则 J e2k L为学习序列长度， 为数值。 k 1
NNI： N1实现P1, N2实现P2
NNI的一般结构
1、引言 2、Narendra的一般化网络 3、对象的NL model描述
引言
1、NN：多层前馈网络（BP等）可实现任意NL静态 映射；反馈网络（Hopfield）有动态环节，不可去映 射NN。 2、问题：希望构造新网络，保持2者优点，可映射 任意NL动态网络。 3、解决：将Hopfield网络形式由单层变多层。
隐层H： r2 r1
输出层O：r3：系统输出个数，so：r3 1
MO：r3 l个数
输出向量组成：
x x1txr1t
xi
t
yt ut
i i
,1 i n n 1, n
1iBiblioteka r1NN的输入输出关系
1、各层的输入输出关系 2、权系数修改法则 3、算法步骤（仿真时）
各层输入输出关系
n
I H：neti t vij x j t , x 1阀值 j0
NNI的理论依据
定理：具有任意数目隐单元的三层前续网络可改 逼近平方可积分函数
NNI的优点
1、无需建立实际系统的辨识格式，可省去系统结 构建模这一步，可调参数为NN的权值。 2、可对本质非线性系统进行辨识，在网络外部含 系统I/O特征，非算法式的。 3、辨识算法不依赖于辨识系统的维数，仅与NN本 身和学习算法有关。 4、NN为实际系统的物理实现，可用于在线控制。
3.yˆk N1y y N2u u 4.yˆk Nyu
基于BP网络的辨识
1、考虑SISO问题 2、NN的学习算法 3、例
考虑SISO问题
设 yt f yt 1yt n,ut 1t - m 1
NN结构为3层，各层神经元的选择：
输入层：设n、m分别为y(t)、u(t)之阶次则
r1 n m 1
Ii
f neti t,
f
1 1
e e
x x
r
H O：yˆt Pi Ii t, I 1阀值 i 1
性能指标：
Jm 1 2yt yˆt2
权系数修改法则
pi t a1et Ii t a2pi t 1
作用到 eu
j
b
N 1用静态反馈法
N 2：y yi vk
j k vk j
vk 可用model a中方法计算，利用
j
BP得到
yi
j
c
y Nv wz y Nv
j v
j j
N vJaccobiam阵,
v
N vJaccobiam向量，每一时刻求出
j
求出后代入上式得
y
之线性化方程（动态系
NNI：实质为最优化问题
NNI原理
1、线性模型
Z k 1 a1z k anz k n 1 b1uk
bmuk m 1
hk Z k Z k m 1,uk uk m 1 a1 an , b1 bn
2、对非线性系统无统一数学模型描述现用NN逼近， 给出基于输出误差的NNI 3、NNI原理：在学习系统的I/O数据，建立系统的辨 格式，使误差准则最小，从中得出隐含的I/O关系。
cq1wk 3.yp k f yp k yp k n 1 yuk uk m 1 cq1wk 4.yp k f yp k yp k n 1,uk uk m 1 cq1wk
辨识结构
1.yˆk A q1yk Nuk uk m 1 2.yˆk Nyp k yp k m 1 Bq1uk
神经网络辨识
1、引言 2、NNI的一般结构 3、基于BP网络的辨识 4、基于Hopfield网络的辨识 5、逆动力学系统的建模
引言
1、定义 2、几个基本问题 3、NNI的原理 4、NNI的理论依据 5、NNI的优点
定义
1、辨识就是在输入输出数据的基础上，从一组给定 的模型中确定一个与所测系统等价的模型 L.A.Zadeh
一般思路
PI： J
y yd
2orJ 1 T e i T ik T
2
方法：梯度法 Keynote：计算
j
J j jnom
e
j
具体输入层
1、Model a 2、Model b 3、Model c 4、Model d
a
ek yk wz vk
j j
j
j
vk
用静态反馈法计算，经过 wz 动态环节
2、辨识的三要素：I/O数据、系统结构模型、等价 准则
基本问题
1、模型的选择 原则：兼顾复杂性和精确性 NNI：网络隐节点个数选择由仿真确定
2、输入信号选择 对动态系统而言，输入信号要充分激励，（基本 要求）进一步，最优输入信号设计 NNI：噪声或伪随机信号
3、误差准则的确定
误差准则的确定
L
1、误差的三种形式 J f ew, e 0,l, f • e2 k