神经网络-感知器PPT

E为误差矩阵或向量（网络的目标向量和输出向量之差）； X为所有权值（可忽略）； Y为阈值向量（可忽略）； FP为性能参数（可忽略）。 mae(code)则可根据code的不同，返回不同信息， 包括： deriv：返回导数函数的名称。 name：返回函数全称。 pnames：返回训练函数的名称。 pdefaults：返回默认的训练参数。
2.感知器的局限性
①感知器神经网络的传输函数一般采用阈值函数，所 以输出值只能取0或1； ②感知器神经网络只能对线性可分的向量集合进行分
类。理论上已经证明，只要输入向量是线性可分的， 感知器在有限的时间内总能达到目标向量。
③当感知器神经网络的所有输入样本中存在奇异的样
本时，即该样本向量同其它所有样本向量比较起来特 别大或特别小时，网络训练花费的时间将很长。
3.感知器神经网络仿真设计分析
②train函数 功能：神经网络训练函数。 格式：[net,tr,Y,E,Pf,Af]=train(NET,P,T,Pi,Ai,VV,TV) 说明：net为训练后的网络； 网络训练函数是一种 tr为训练记录； Y为网络的输出向量； 通用的学习函数，训 E为误差向量； 练函数重复地把一组 Pf为训练终止时的输入延迟状态； 输入向量应用到一个 Af为训练终止时的层延迟状态； 网络上，每次都更新 NET为训练前的网络； P为网络的输入向量矩阵； 网络，直到达到了某 T为网络的目标矩阵，默认值为0； 种准则，停止准则可 Pi表示初始输入延时，默认值为0； 能是达到最大的学习 Ai表示初始的层延时，默认值为0； 步数、最小的误差梯 VV为验证矢量（可省略）； 度或误差目标等。 TV为测试向量（可省略）。


Y为网络的输出向量； Pf为训练终止时的输入延迟状态； Af为训练终止时的层延迟状态； E为误差向量； perf为网络的性能值； NET为要测试的网络对象； P为网络的输入向量矩阵； Pi表示初始输入延时，默认值为0； Ai表示初始的层延时，默认值为0；T为网络的目标矩阵（可省略）。 Q为批处理数据的个数； TS为网络仿真的时间步数。

2、一个问题的线性可分性可能与时间有关 因此，三级网将会更一般一些，可以用它去识别出一些非凸域来。
差别来调整网络中的权矩阵 。 设函数有n个自变量，每个自变量的值只可以取0或1，所以函数有2n个输入模式。
两级单输出网在n维空间中划分出m边凸域 当o=0时，取 W=W+X， 当o=0时，取 W=W+X，
McCulloch 和 Pitts 1943 年 ， 发 表 第 一 个 系 统 的 ANN研究。 1947年，开发出感知器，即阈值加权和模型
x1
x
o
实质：一个典型的人工神经元
2…Biblioteka 激活函数：阶跃函数x
n
单输出的感知器
3.1 感知器与ANN的早期发展
1962年，Rosenblatt宣布：人工神经网络可以学 会它能表示的任何东西
算法思想：将单输出感知器的处理逐个地 用于多输出感知器输出层的每一个神经元 的处理。
第1步:权矩阵的初始化(一系列小伪随机数)。
算法3-2离散多输出感知器训练算法
第2步，循环控制。 方法1：循环次数控制法：对样本集执行规定次数
的迭代 改进——分阶段迭代控制：设定一个基本的迭代
次数N，每当训练完成N次迭代后，就给出一个中 间结果(此时，程序需实现训练的暂停、继续、停 止等控制)
x1
o1
x2
o2
…
…
……
xn
om
输入层
输出层
多输出感知器
Minsky证明了：单级网无法接解决“异或”等 最基本的问题。
感知器的学习算法
感知器的学习是有导师学习 算法3-3 连续多输出感知器训练算法
算法3-2离散多输出感知器训练算法 1 异或(Exclusive –OR)问题

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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：
它采用的是W—H学习法则，也称最小均方差 (LMS)规则对权值进行训练。
自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数 式而进行模式联想。
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6.2.1 自适应线性神经元模型和结构
图 自适应线性神经网络的结构
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6.2.2 W－H学习规则
W—H学习规则是由威德罗和霍夫提出的用来修 正权矢量的学习规则 。
如T=[
0,0,0,0,1,1,1,1；
பைடு நூலகம்
0,0,0,0,1,1,1,1]
请画出感知器网络结构图，并编写MATLAB程序解 该分类问题。
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• 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
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；
如果第i个神经元的输出为1，但期望输出为0，即有ai ＝1，而ti＝0，此时权值修正算法为：新的权值wij等于 旧的权值wij减去输入矢量pj；类似的，新的偏差bi为旧 偏差bi减去1。

f(x) 1
或
1ex p(x)
f(x)1(1th( x))
2
x0
f(x) +1
0
x
-1
这类曲线可连续取值，反映了神经元 的饱和特性。
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• 3.神经网络的连接方式
神经网络是由大量的神经元以不同的 方式连接而成的大规模复杂系统，不同的 网络模型可能具有不同的连接方式，常用 的连接方式有：
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•从第一台数字计算机问世（1946年），
计算机系统几经更新换代，经历了由电 子管、晶体管、LSI、VLSI，到后来的 奔腾4、双核技术等发展阶段。
•近年来，软件方面也在不断升级更新， 计算机性能越来越优越，应用也越来越 广泛。
•尽管如此，但计算机系统并非万能，它 存在着自身的局限性和物理极限（小型 化），其特点是串行运算，输入输出存 在线性的和确定性的关系。
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• 而另一阶段则是工作期，此时神经网络 已经训练好，连接权值保持不变，即通 过信息的不断传递，使各神经元状态发 生变化，从而使网络最终达到一个稳定 平衡态，这就像人脑寻找记忆的过程， 这一过程相对较快，各神经元的状态也 称之为短期记忆。
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• NN的问世标志着认知科学、计算机科学 及人工智能的发展又处于一个新的转折 点，它的应用和发展，不但会推动神经 动力学本身，而且将影响新一代计算机 的设计原理，可能为新一代计算机和人 工智能开辟一条崭新的途径，并为信息 科学带来革命性的变化。