第19章 神经网络模型.pdf
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【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 ### 知识点总结 #### 1. 人工神经网络概述 - **定义与起源**:人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是一种模仿人脑神经元结构的数学模型,用以解决复杂的计算问题。这一概念最早由美国心理学家W. McCulloch和数学家W. Pitts于1943年提出。 - **发展历程**:自提出以来,人工神经网络经历了超过半个世纪的发展。尤其是在20世纪80年代,随着计算机技术的进步,神经网络的研究取得了显著进展。 - **应用领域**:广泛应用于模式识别、图像处理、智能控制、金融预测、通信等多个领域。 #### 2. 神经网络模型 - **基本组成元素**: - **连接**:每个连接都有一个权重,正权重表示激活,负权重表示抑制。 - **求和单元**:负责计算输入信号的加权和。 - **激活函数**:对神经元的输出进行非线性变换,限制输出范围。 - **阈值**:用于调整神经元的激活状态。 - **人工神经元模型**: - 输入信号:\(x_1, x_2, \ldots, x_p\) - 权重:\(w_{k1}, w_{k2}, \ldots, w_{kp}\) - 阈值:\(\theta_k\) - 线性组合:\(\sum_{j=1}^{p} w_{kj} x_j\) - 激活函数:\(y_k = \phi(u_k)\) - 输出:\(y_k\) #### 3. 激活函数类型 - **阈值函数**:输出为二进制形式(0 或 1)。 - **分段线性函数**:模拟放大器行为,根据输入的不同呈现不同的线性或非线性行为。 - **Sigmoid函数**:一种平滑的S形曲线,常用于归一化输出,公式为\(\frac{1}{1 + e^{-\alpha v}}\),其中\(\alpha\)是斜率参数。 - **双曲正切函数**:另一种平滑的S形函数,公式为\(\frac{e^v - e^{-v}}{e^v + e^{-v}}\),输出范围在\([-1, 1]\)之间。 #### 4. 网络结构 - **前馈型网络**:数据沿单一方向流动,从输入层到输出层,无反馈连接。 - 输入单元接收外部信号。 - 计算单元进行处理并输出给下一层。 - 可分为多层结构,包括输入层、隐藏层和输出层。 - **反馈型网络**:允许信号双向流动,即存在从输出层到输入层的反馈连接。 - 结点间存在复杂的相互连接。 - 通常用于动态系统建模和优化问题。 #### 5. MATLAB中的激活函数 - **purelin**:线性传递函数。 - **hardlim/hardlims**:硬限幅传递函数,前者是非对称的,后者是对称的。 - **satlin/satlins**:饱和线性传递函数,同样分为非对称和对称两种。 - **logsig**:对数S形传递函数。 - **tansig**:双曲正切S形传递函数。 - **radbas**:径向基传递函数。 - **compet**:竞争层传递函数。 #### 6. 应用场景 - **模式识别**:如图像识别、语音识别。 - **预测分析**:金融市场的趋势预测。 - **智能控制**:机器人控制、自动驾驶汽车。 - **组合优化**:物流路径规划、任务调度。 - **图像处理**:图像分类、目标检测。 - **通信领域**:信号处理、噪声消除。 - **专家系统**:决策支持系统、推荐系统。 #### 7. 学习与实践 - **适合人群**:适用于希望深入学习神经网络的小白或进阶学习者。 - **学习价值**:提供丰富的实践案例和源代码,便于学习者理解和应用。 - **技术支持**:提供持续的技术支持和服务,鼓励学习者之间交流分享。 通过上述知识点的梳理,我们可以看到人工神经网络不仅是一种强大的工具,而且有着极其广泛的应用前景。无论是理论研究还是实际应用,都有着不可估量的价值。
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