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文檔簡介
TheApplicationofANNtoEconomics&Management人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
及其經(jīng)濟(jì)管理應(yīng)用
(3)單層感知器Rosenblatt(1958)提出感知器作為有教師學(xué)習(xí)的第一個(gè)模型。感知器是用于線性可分模式分類的最簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。如果用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式來自兩個(gè)線性可分得類,Rosenblatt已經(jīng)證明,特定的感知器算法一定是收斂的。單層感知器的神經(jīng)元模型偏置輸入一般置為1單層感知器激活函數(shù)激活函數(shù)一般選擇為STEP函數(shù)單層感知器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)源節(jié)點(diǎn)輸入層神經(jīng)元輸出層由于單層感知器輸出層神經(jīng)元相互之間沒有互聯(lián)關(guān)系,因此各神經(jīng)元輸入端權(quán)重的調(diào)整是相互獨(dú)立的。因此,可以只討論只有一個(gè)輸出層神經(jīng)元的情況。單層感知器學(xué)習(xí)算法對(duì)于權(quán)重矩陣中的Wij,如何確定?Wij,使得當(dāng)N→K時(shí),‖a-T‖<ê即確定一種訓(xùn)練方法和算法,使K次訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)誤差可以接受。訓(xùn)練設(shè)計(jì)給出由標(biāo)準(zhǔn)輸入和標(biāo)準(zhǔn)輸出組成的樣本對(duì)足夠多的樣本對(duì)構(gòu)成訓(xùn)練集合反復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練,并跟蹤實(shí)際輸出與標(biāo)準(zhǔn)輸出之間的誤差根據(jù)誤差修改權(quán)重直到誤差滿意為止。訓(xùn)練可分為串行模式和批量模式學(xué)習(xí)算法通用規(guī)則:定義某個(gè)與權(quán)重相關(guān)的能量函數(shù)E(w),通過修改w,使E(w)→0相關(guān)方法:最速下降法(梯度法)Newton法最小
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