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人工神经网络第三0部分线性自适应

人工神经网络第三0部分线性自适应


ADALINE
w1 p1 p2 w2 a n q b e F

wm
pR LMS 算法

+ 目标响应
ADALINE是一个自适应可调的网络，适用于信号处理 中的自适应滤波、预测和模型识别。自适应线性神经元模 型如图所示，它有两个输出量，a是模拟输出量，q是数字 输出量；实际应用时，往往还将目标响应t与模拟输出量a 的误差e = t - a作为输出。


线性神经网络的学习
e(k ) (t a(k )) (t ( W1, j (k )p b(k ))) p W1, j (k ) W1, j (k ) W1, j (k )
对于单个线性神经元： a(k ) W1, j (k )p b(k )
e(k ) (t a(k )) (t ( W1, j (k )p b(k ))) 1 b(k ) b(k ) b(k )

线性神经网络模型
输入 p1 p2 pR 神经元
线性神经元模型
线性神经网络模型
输入向量 P S1R IW1 输入层神经元 a1 n1 S11 S1
w1,1 w1, 2 w1, R b
n f
a
R1 1 R
+ b
1
S11
S11
线性神经网络层的输出为： a purelin ( Wp b) Wp b 线性神经网络层的输出可以取任意值，克服了感知器神 经网络的输出只能取0或1的不足。另外，一般感知器神经网 络是单层的，而线性神经元网络可以是多层的。但线性网络 和感知器神经网络一样只能求解线性问题。
只能得到近似解，只有当输入模式线性无关时，
LMS算法才可以使误差函数为零 .

深度学习-神经网络PPT学习课件

深度学习-神经网络PPT学习课件
神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵 W ， 那如何学习每一层的权重矩阵 W 呢？ 2.3.1、激活函数
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络 仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价 的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性 映射学习能力。
线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非 线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。
增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。 增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
2/29/2020
13
2.2.2、物理视角：“物质组成”
回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种 组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。不同层级之 间都是以类似的几种规则再不断形成新物质。
2/29/2020
16
➢Sigmoid
sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具 有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神 经元。此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率， 或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵 损失函数。
然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的 就是饱和性。 软饱和激活函数：
2/29/2020
17
➢Tanh
➢ReLU
可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，
tanh也是一种非常常见的激活函数。 与sigmoid相比，它的输出均值是0， 使得其收敛速度要比sigmoid快，减少 迭代次数。然而，从途中可以看出， tanh一样具有软饱和性，从而造成梯 度消失。

自适应神经网络

自适应神经网络
对输入数据进行归一化、标准化等预处理操作， 以提高神经网络的泛化能力。
误差计算
计算输出层与实际结果之间的误差，用于反向传 播。
ABCD
前向传播
根据输入数据和权重，通过激活函数计算神经网 络的输出。
迭代训练
反复进行前向传播、误差计算和权重调整，直到 达到预设的收敛条件或最大迭代次数。
03 自适应神经网络的分类
VS
详细描述
自适应神经网络可以学习到文本中的语义 信息，并根据这些信息对文本进行分类、 情感分析和机器翻译等操作。同时，还可 以通过问答系统实现人机交互，为用户提 供准确、快速的回答。
推荐系统
总结词
自适应神经网络在推荐系统领域的应用主要 是通过分析用户行为和兴趣，为其推荐相应 的内容或产品。
详细描述
04 自适应神经网络的应用
图像识别
总结词
自适应神经网络在图像识别领域的应用主要表现在对图像的分类、识别和目标检测等方 面。
详细描述
自适应神经网络通过训练可以学习到图像中的特征，并根据这些特征对图像进行分类或 识别。例如，在人脸识别、物体识别和表情识别等领域，自适应神经网络已经取得了显
著成果。
语音识别
自适应神经网络
contents
目录
• 自适应神经网络概述 • 自适应神经网络的基本原理 • 自适应神经网络的分类 • 自适应神经网络的应用 • 自适应神经网络的挑战与未来发展
01 自适应神经网络概述
定义与特点
定义
自适应神经网络是一种能够根据输入 数据自动调整其权重和结构的神经网 络，以适应不同的任务和数据集。
自适应神经网络可以学习到用户的行为和兴 趣，并根据这些信息为用户推荐相关内容或 产品。这种技术在电商、视频、音乐和阅读 等领域已经得到了广泛应用，能够提高用户 满意度和忠诚度。

第6章神经网络-感知器与自适应元件

第6章神经网络-感知器与自适应元件

请画出感知器网络结构图，并编写MATLAB程序解 该分类问题。
2019/2/15 20
• 感知器的局限性
由于感知器的激活函数采用的是阀值函数，输出
矢量只能取0或1，所以只能用它来解决简单的分 类问题；
感知器仅能够线性地将输入矢量进行分类。
感知器还有另外一个问题，当输入矢量中有一个
数比其他数都大或小得很多时，可能导致较慢的 收敛速度。
2019/2/15 33
在随机初始值为：W0＝—0.9309；B0＝—0.8931的 情况下，经过12次循环训练后，网络的输出误差平方 和达到0.000949，网络的最终权值为： W＝-0.2354；B＝0.7066
实际上，对于上面这个简单的例题，它存在一个 精确解，且可以用解二元一次方程的方式将P和T值分 别对应地代入方程T＝W*P十B得：
2019/2/15
11
如果第i个神经元的输出是正确的，即有：ai＝ti，那么
与第i个神经元联接的权值wij和偏差值bi保持不变；
如果第i个神经元的输出是0，但期望输出为1，即有ai
＝0，而ti＝1，此时权值修正算法为：新的权值wij为旧 的权值wij加上输人矢量pj；类似的，新的偏差bi为旧偏 差bi加上它的输入1；
由感知器的网络结构，我们可以看出感知器的基 本功能是将输入矢量转化成0或1的输出。这一功能可 以通过在输人矢量空间里的作图来加以解释。
感知器权值参数的设计目的，就是根据学习法 则设计一条W*P+b＝0的轨迹，使其对输入矢量能够 达到期望位置的划分。
2019/2/15 8
以输入矢量r＝2为例，对于选定的权值w1、w2和b， 可以在以p1和p2分别作为横、纵坐标的输入平面内画 出W*P+b＝w1 p1十w2 p2十b＝0的轨迹，它是一条直线， 此直线以上部分的所有p1、p2值均使w1 p1十w2 p2十b ＞0，这些点若通过由w1、w2和b构成的感知器则使其 输出为1；该直线以下部分的点则使感知器的输出为0。 所以当采用感知器对不同的输入矢量进行期望输 出为0或1的分类时，其问题可转化为：对于已知输入 矢量在输入空间形成的不同点的位置，设计感知器的 权值W和b，将由W*P+b＝0的直线放置在适当的位置 上使输入矢量按期望输出值进行上下分类。

神经网络基本介绍PPT课件

神经网络基本介绍PPT课件

神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：

智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件

智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
fj(4)=max(u1(4),u2(4),...,up(4)), aj(4)=fj(4) 且第三、四层节点之间的连接系数wji(4)=1
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之

模糊神经网络控制与自适应神经网络


利用深度学习技术进一步提升神经网络的 性能，特别是在处理复杂和非线性问题方 面。
自适应控制与强化学习的结合
跨学科研究
将自适应控制和强化学习相结合，以实现 更高级别的智能控制，如自主学习和决策 。
结合计算机科学、数学、工程等多个学科 ，开展跨学科研究，以解决实际应用中的 复杂问题。
THANKS
感谢观看
自然语言处理
自适应神经网络在自然语言处 理领域中可以用于文本分类、 情感分析、机器翻译等任务。
05
模糊神经网络控制与自适应神经网络
的结合
结合方式与实现方法
模糊逻辑与神经网络的融合
将模糊逻辑的推理过程与神经网络的自学习能力相结合，实现更 高效的控制策略。
模糊神经元设计
在神经网络中引入模糊逻辑，设计具有模糊隶属函数的神经元，实 现模糊逻辑的推理过程。
模糊推理
基于模糊逻辑和模糊规则，通过模糊推理方法对 输入的模糊集合进行处理，得到输出模糊集合。
3
反模糊化
将输出模糊集合转换为精确值，通常采用最大值、 最小值或中心平均值等方法进行反模糊化处理。
模糊神经网络在控制中的应用
控制系统建模
利用模糊神经网络对非线性、不 确定性和时变性的系统进行建模， 提高控制系统的鲁棒性和适应性。
控制策略设计
基于模糊逻辑和神经网络的结合， 设计自适应控制策略，实现对复 杂系统的有效控制。
智能控制
将模糊神经网络应用于智能家居、 机器人等领域，实现智能化控制 和自主决策。
模糊神经网络控制的优势与挑战
优势
能够处理不确定性和非线性问题，具有较好的鲁棒性和适应性；能够处理不完全 和不精确的信息，适用于复杂系统的控制。
挑战
如何选择合适的隶属度函数和模糊规则，以更好地逼近实际系统；如何提高模糊 神经网络的泛化能力和训练效率；如何处理大规模和高维度的数据。

第7章 ADALINE神经网络

1. 单层ADALINE模型
• ADALINE结构如图7-1所示，它具有与感知器相同的基 本结构，仅在传递函数上有所不同。
4
《神经网络理论及应用》
• 神经元的输出表达式为
• 下面以两输入的ADALINE为例，对区域的边界进行讨 论。区域之间的判定边界由使得净输入n为零的输入向 量来确定，即
• 式（7-2）在二维平面坐标系中确定了一条直线，如图72所示。ADALINE同样可以将线性可分的对象分为两类。
误差，且算法中不包含导数项，因此该算法较简单，并
且具有收》
• ADALINE神经网络反映了输入和输出样本向量空间中 的线性映射关系，它运用LMS算法，网络的均方误差呈 现出的是二次函数的抛物曲面，曲面的顶点则为神经网 络的最优解。虽然在网络的学习速率足够小的情况下， 网络总能够找到最优解，但是其误差可能达不到0，只 能输出误差最小的解，这也是ADALINE网络的局限性 之一。
• 式中， 为学习速率，且满足
，其中 为相关
矩阵的最大特征值。若将式（7-19）展开成权值更新和
偏置值更新两个部分，则可得到
• 当LMS单神经元算法扩展到多神经元的单层ADALINE
神经网络时，则权值向量扩展为权值矩阵W，偏置值b 扩展为偏置向量b，误差值e扩展为误差向量e，即
• LMS学习算法中，权值变化量正比于网络的输入和输出
• ADALINE神经网络的传递函数为线性函数，因此单层 的ADALINE神经网络只能够实现对样本的线性分割， 或是对样本的线性逼近。虽然多层ADALINE神经网络 可以弥补这一点，但多层ADALINE神经网络收敛速度 较慢，准确率较低，尤其是在输入样本个数较多时，网 络训练往往需要长时间等待且很难收敛。
• 因此，在进行每一步迭代时，梯度的估计值为

神经网络基础PPT课件


AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
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w2
9
34 -100
10
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x2
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竞争学习原理（规则）
x5
训练 次数
1
W1
W2
18.43 -180
若同类内各模式向量间的夹角规定不大于ΨT，则Ψ成 为一种聚类判据。余弦法适合模式向量长度相同或模式 特征只与向量方向相关的相似性测量。
竞争学习原理（规则）
实验表明，人眼的视网膜、脊髓和海马中存一种侧 抑制现象，即，当一个神经细胞兴奋后，会对其周围的 神经细胞产生抑制作用。
最强的抑制关系是竞争获胜者“惟我独兴”，不允 许其它神经元兴奋，这种抑制方式也称为胜者为王。
竞争层负责对该模式进行 分析比较”，找出规律以正确 分类。
这种功能是通过下面要介 绍的竞争机制实现的。
输出模式
竞争层
输入模式
竞争学习的概念
竞争学习是自组织网络中最常用的一种学习策略，首 先说明与之相关的几个基本概念。
模式：一般当网络涉及识别、分类问题时，常用输入 模式（而不称输入样本）；
分类：将待识别的输入模式划分为各自的模式类中去； 聚类：无导师指导的分类称为聚类，聚类的目的是将 相似的模式样本划归一类； 相似性：输入模式的聚类依据。
因此，求最小欧式距离的问题就转化为按此式求最大点积 的问题，而且权向量与输入向量的点积正是竞争层神经元 的净输入。
竞争学习原理（规则）
3.网络输出与权值调整
胜者为王竞争学习算法规定，获胜神经元输出为1，其余
输出为零。即
1 j j* oj(t 1) 0 j j*
只有获胜神经元才有权调整其权向量，调整后权向量为
竞争学习采用的规则是胜者为王，该算法可分为3个 步骤。
竞争学习原理（规则）
(1)向量归一化 将自组织网络中的当前输入模式向量X和竞争层中各神经元
对应的内星权向量Wj(j=1,2,…m)全部进行归一化处理。 得到 ：
Xˆ
W ˆj(j1,2,m)
竞争学习原理（规则）
*
*
向量归一化之前
*
*
向量归一化之后
•自组织神经网络 （SONN）
石伟
SONN
目录
1.SONN概述 2.竞争学习的概念 3.竞争学习的原理 4.自组织特征映射（SOM）神经网络
SONN概述
在人类的认识过程中，除了从教师那里得到知识外， 还有一种不需要通过教师，自动向环境学习的能力，这种 仅依靠环境刺激的“无师自通”的功能称为自组织学习方 法。
1
W1
W2
18.43 -180
x3
2
-30.8 -180
3
7 -180
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5
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6
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7
24 -130
8
34 -130
w2
w9 1 10
34 -100 44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90
13
43 -90
14
43 -81
15
47.5 -81
16
竞争学习的概念
相似性测量 神经网络的输入模式用向量表示，比较不同模式的相
似性可转化为比较两个向量的距离，因而可用模式向量间 的距离作为聚类判据。
模式识别中常用到的两种聚类判据是欧式最小距离法 和余弦法。
竞争学习的概念
（1）欧式距离法 X和Xi 两向量欧式距离 : XX i (XX i)T(XX i) 两个模式向量的欧式距离越小，两个模式越相似，当
**
*
* *
竞争学习原理（规则）
（2）寻找获胜神经元 当网络得到一个输入模式向量时， 竞争层的所有神经元对应的内星权向量均与其进行相似性 比较，并将最相似的内星权向量判为竞争获胜神经元。
欲使两单位向量最相似，须两单位向量的欧式距离 最小，即其点积最大。即：
W ˆj*TX ˆj { m 1,2,..m a.},(W x ˆjTX ˆ)
通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织 、自适应地改变网络参数与结构。
自组织网络的自组织功能是通过竞争学习（ competitive learning）实现的。
SONN概述
自组织神经网络的典型结 构具有一个输入层和一个竞争 层
输入层负责接受外界信息 并将输入模式向竞争层传递， 起观察作用。
W j*(t 1 ) W ˆj*(W t)j (t W 1 )j* W ˆ W ˆ j(j* t) (t)(X ˆ W ˆJ*)
j j* j j*
应注意，归一化后的权向量经过调整后得到的新向量不
再是单位向量，需要重新归一化。步骤（3）完成后回到
步骤（1）继续训练，直到学习率 衰减到零。
两个模式完全相同时，其欧式距离为零。如果对同一类 内各个模式向量间的欧式距离作出规定，不允许超过某 一最大值 T，则最大欧式距离 T 就成为一种聚类判据。
竞争学习的概念
（2）余弦法 计算两个模式向量夹角的余弦： cos X T Xi
Xi
两个模式向量越接近，其类角越小，余弦越大。当两 个模式向量完全相同时，其夹角余弦为1。
18
43.5 -80.5
19
43.5
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48.5
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竞争学习原理（规则）
竞争学习原理（规则）
竞争学习原理（规则）
例4.1 用竞争学习算法将下列各模式分为2类：
解：为作图方便，将上述模式转换成极坐标形式 ：
归一化的初始权值为
1 w 1(0) 0
1 w 2(0) 0
设为0.5,输入x1后,权值变化为:
0.948
w1(1)0.316
1 2(1 w )0
竞争学习原理（规则）
x5
训练 次数
42
-81
x2
x4
17
42 -80.5
18
43.5 -80.5
19
43.5
-75
20
48.5
-75
竞争学习原理（规则）
竞争学习原理（规则）
x5
训练 次数
1
W1
W2
18.43 -180
x3
2
-30.8 -180
3
7 -180
x1
4
-32 -180
5
11 -180
6
24 -180
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x3
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6
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7
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w2
w1
8 9
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34 -130 34 -100 44 -100
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40.5 -100
12
40.5 -90
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