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神经网络PPT.ppt

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.16M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    第一部分 响应机器 第3章 神经网络
    学习的问题： 给定一个由n维向量X组成的集合Ξ，分量为xi , i=1,..,n。这些向量将是由一个响应agent的感知处 理单元计算出的特征向量。这些分量的值可以是数 值，也可以是布尔值。也已知集合Ξ中每个X所对应 的恰当的动作a(这些动作也许是学习者所观察到的 一个教师对一组输入的响应),这些相关的动作有时 称为“标号（label）”或“类别(class) ”。集合 Ξ与相应的标号组成了“训练集合(training set)”。 机器学习的问题就是寻找一个函数，如 f(X)， “令人满意地”与训练集合的成员相对应。通常，我们 希望，由f计算出的动作尽可能与Ξ中向量的标号一致。 因为同时给出了输入向量和标号，所以我们认为这一学 习过程“受到监控”。
    3.1 生物神经元 生物神经元：也称神经细胞，它是构成神经系统的 基本功能单元。虽然神经元的形态有很大的差异，但基 本结构相似，这里从信息处理和生物控制角度，简述其 结构和功能。 神经元结构:
    (1)细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 (2)树突：胞体上短而多分枝的突起，称树突。相当于神经元的 输入端，接收传入的神经冲动。 (3)轴突：胞体上最长枝的突起，是轴交，也称神经纤维，端部 有很多神经末梢，传出神经冲动。 (4)突触：突触是神经元之间的联接接口，每一个神经元约有 104—105个突触。一个神经元通过其轴突的神经末梢，经突触，与另 一个神经元的树突联接，以实现信息的传递。由于突触的信息传递特 性是可变的，即随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不问， 形成了神经元之间联接的柔性，将其称为结构可塑性。 (5)细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后， 产生兴奋，此时，细胞膜内外有电位差，称膜电位。膜内为正，膜外 为负。
    神经元的功能： (1)兴奋与抑制：当传入神经元的冲动，经整合， 使细胞膜电位升高，超过动作电位于阈值时，即为兴 奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。当 传入神经元的冲动，整合，使细胞膜电位降低，低于 阈值时，即为抑制状态，不产生神经冲动。 (2)学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触 的传递作用可增强与减弱，因此，神经元具有学习与 遗忘的功能。 在神经科学研究的基础上，根据生物神经元的结 构和功能，模拟生物神经元的基本特征，建立了多种 人工神经元模型，也称形式神经元模型，简称神经元 模型。
    3.2训练单个TLU 3.2.1 TLU几何学 一个TLU：
    TLU几何学解释 TLU用一个线性边界把输入向量的空间分开。 在二维空间里，此边界为一条线，而在三维空 间里为一个平面。在多维空间里此线性边界称 为“超平面(hyperplane) ” 。 此超平面把X·W-θ＞0（θ为阈值）的向量 与X·W-θ<0的向量分开。超平面方程为X·W-θ ＝0。我们可以通过调节阈值来改变超平面(相 对原点)的位置，而通过调节权值可以改变其 方向。
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