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标志杆厂家区间任意值选其一样本模式对可其

浏览：发表时间：2021-10-29 14:04:08 来源：文章来自网络，如有侵权，请联系删除。

　　标志杆厂家神经网络的应用已经到模式识别图像处理语言处理机器人专家系统预测分析等多个领域中，取得了令人瞩目的成果。神经网络信息的基本特征主要有：大量的分布存储与高度的容错性；大规模井行处理能力；信息处理与储存寻找同时进行；可塑性与自学习自组织特性；具有清晰的层次性和复杂的系统性基本概念人工神经网络，即可以概括的定义为：由大量具有适应性的处理元素神经元组成的广泛井行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应，是模拟人工智能的一条重要途径。

　　人工神经网络与人脑的相似性主要表现在：神经网络获取的知识是从外界环境学习得来的；各神经元的连接权，即突触权值，用于储存获取的知识。人的大脑由亿亿个生物神经元脑细胞单元构成，而其中的每一个神经元又与约万万个其他神经元相连接，标志杆厂家如此构成了一个庞大的三维空间神经网络。神经元不仅是组成大脑的基本单元，而且也是大脑进行信息处理的基础元件。人们经过长期的研究总结出了神经元的以下几个重要特征：神经元是一个多输入单输出的元件神经元是一个具有非线性输入输出特性的元件。表现在只有当来自各个神经元的活动电脉动达到一定强度后，该神经元才能被，并发出本身的电脉冲；神经元的可塑性，表现在其活动电脉冲的传递强度具有可调节性神经元的输出是各个输入的综合作用的结果根据这些特性，人们建立了生物神经元模型，。图中为非线性函数,，“为与神经元相关的个输入信息；为输出结果，为，相应的权重系数；为输出國值。神经元的数学模型为：之间实现完全连接，。

　　网络的学习由四个过程组成：输入样本模式的顺传播误差逆传播记忆训练算法收敛。对图的网络，设输入模式向量，希望输出向量另中间层单元输入向量，输出向量输出层单元输入向量，输出向量；输入层至中间层的连接权为间中间层至输出层连接权为中间各层的阈值为输出层各单元的输出阈值为,，算法的过程如下：初始化。给各连接权}}及阈值}}赋于，标志杆厂家区间任意值选其一样本模式对可其，另，提供给网络。用计算中间层各单元的输入；然后用通过函数计算中间层各单元的输出用及计算，然后用{通过函数计算输出层各单元响应用希望输出模式计算输出层的各单元一般化误差{+用{计算中间层各单元的一般化误差对修正各连接权及其阈值随机选取下一个学习模式对，将其提供给网络，返回，直至全部个样本对训练完毕重新从个样本对中任选一对，返回直至网络全局误差函数小于预先设定的值值如果选代次数大于某个给定的值，没有收敛也停止计算输出各记忆的连接权值，计算结束在算法中，到为顺传播过程。