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第五講從感知器算法到機(jī)器學(xué)習(xí)第1頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.1人工神經(jīng)元的構(gòu)造依據(jù)兩態(tài)工作:興奮----抑制閾值作用:超過閾值才興奮多輸入/單輸出:獲得其他神經(jīng)元的眾多輸入,由軸突輸出。空間/時間疊加:激勵/響應(yīng)關(guān)系的互動作用與交互疊加。可塑性連接:突觸部分的連接強(qiáng)度可以調(diào)節(jié)。第2頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三第3頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三第4頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三第5頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三第6頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.2M-P模型1943年,McCulloch和Pitts提出了一種神經(jīng)元模型:其中輸入向量為:權(quán)值向量為:神經(jīng)元的輸入/輸出關(guān)系為:第7頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.3構(gòu)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本要素(1)神經(jīng)元的激勵函數(shù)(輸入/輸出特性)(2)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(3)確定權(quán)值的方法——學(xué)習(xí)算法第8頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.4感知器算法原理(1)歷史背景
1958年,FrankRosenblatt提出了感知機(jī)(Perceptron)。史稱第一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型。標(biāo)志著對學(xué)習(xí)過程進(jìn)行數(shù)學(xué)研究的開端。(2)單個神經(jīng)元的的感知機(jī)利用McCulloch和Pitts神經(jīng)元模型,選激勵函數(shù)為:令則第9頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三(3)感知器學(xué)習(xí)算法(學(xué)習(xí)規(guī)則)
Step1,隨機(jī)初始化權(quán)值和域值
Step2,在樣本集合或中任選一個類屬已知的樣本作為感知器的輸入,計(jì)算其實(shí)際輸出
Step3,對Step2中所得輸出結(jié)果進(jìn)行甄別檢驗(yàn),若分類正確,則不需要進(jìn)行權(quán)值調(diào)整,若分類出錯,則按Step4中的算式進(jìn)行權(quán)值調(diào)整。(可見,感知過程是一個有錯必改的過程。)
第10頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三Step4,設(shè)n0為當(dāng)前迭代次數(shù),則權(quán)值調(diào)整算式為
其中為類屬標(biāo)志的期望輸出,為學(xué)習(xí)率。Step5,重新從已知類屬的樣本集合或中選取另一樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),即重復(fù)Step2至Step
5,直到對于所有i=1,2,…,(n+1),恒有
則學(xué)習(xí)過程結(jié)束,權(quán)值調(diào)整完畢。
第11頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.5感知器分類的示例第12頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三練習(xí)題設(shè)有4個訓(xùn)練樣本分屬兩個不同的類別:試用感知器算法求出其分類判決函數(shù).第13頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.6局限性和功能的擴(kuò)展感知器學(xué)習(xí)算法的局限性
只能勝任線性分類,不具備直接的非線性分類功能。進(jìn)一步的功能擴(kuò)展
1)加入隱層;
2)尋求新的更有效的學(xué)習(xí)算法。第14頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.7機(jī)器學(xué)習(xí)的一般原理和方法(1)機(jī)器學(xué)習(xí)的原理圖(2)關(guān)鍵性問題
1)學(xué)習(xí)的策略和算法;
2)樣本數(shù)據(jù)的完備性;
3)先驗(yàn)知識的利用。完。第15頁,共16頁,2023年,2月20日,星期三§5.8可以涉獵的參考書[1]TomM.Mitchell,機(jī)器學(xué)習(xí),(曾華軍,張銀奎譯),機(jī)械工業(yè)出版社,2003年[2]TomM.Mitchell,MachineLearning,McGraw-HillInternationalEditions,China
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