人工神经网络第三章.ppt
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《人工神经网络》课件
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动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
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随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
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AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为 和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
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应用场景：电商、社交媒体、视频 网站等
应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
Part Six
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
《人工神经网络》PPT 课件
,
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
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随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
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AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为 和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
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应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
Part Six
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
《人工神经网络》PPT 课件
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目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
人工神经网络第三0部分线性自适应
ADALINE
w1 p1 p2 w2 a n q b e F
wm
pR LMS 算法
+ 目标响应
ADALINE是一个自适应可调的网络，适用于信号处理 中的自适应滤波、预测和模型识别。自适应线性神经元模 型如图所示，它有两个输出量，a是模拟输出量，q是数字 输出量；实际应用时，往往还将目标响应t与模拟输出量a 的误差e = t - a作为输出。
线性神经网络的学习
e(k ) (t a(k )) (t ( W1, j (k )p b(k ))) p W1, j (k ) W1, j (k ) W1, j (k )
对于单个线性神经元： a(k ) W1, j (k )p b(k )
e(k ) (t a(k )) (t ( W1, j (k )p b(k ))) 1 b(k ) b(k ) b(k )
线性神经网络模型
输入 p1 p2 pR 神经元
线性神经元模型
线性神经网络模型
输入向量 P S1R IW1 输入层神经元 a1 n1 S11 S1
w1,1 w1, 2 w1, R b
n f
a
R1 1 R
+ b
1
S11
S11
线性神经网络层的输出为： a purelin ( Wp b) Wp b 线性神经网络层的输出可以取任意值，克服了感知器神 经网络的输出只能取0或1的不足。另外，一般感知器神经网 络是单层的，而线性神经元网络可以是多层的。但线性网络 和感知器神经网络一样只能求解线性问题。
只能得到近似解，只有当输入模式线性无关时，
LMS算法才可以使误差函数为零 .
神经网络
神经网络的应用—— 神经网络的应用 ATM的流量控制 的流量控制
峰峰峰输峰PCR 可可可峰输峰SCR 最最最最最最MBS
T=m
延 网网流 时 器
T=m-1 T=m-2
T=m-n+1
输 输 网 网 预 测 器
T=m+1 T=m+5 . . .
输 输 网 网 控 控 器
控控控出
பைடு நூலகம்
神经网络连接允许模型
神经网络的应用—— 神经网络的应用 ATM的流量控制 的流量控制
竞争学习网络
无监督学习网络只根据输入模式来更新权值。竞 无监督学习网络只根据输入模式来更新权值。 争学习是这种类型网络最普遍学习方法
w11
x1 x2 x3
1 2 3 4
w34
输出单元
输入单元
自组织神经网络
在接受外界输入时，将会分成不同的区域，不同 在接受外界输入时，将会分成不同的区域， 的区域对不同的模式具有不同的响应特征 特征图，它实际上是一种非线性映射关系。由于 特征图，它实际上是一种非线性映射关系。 这种映射是通过无监督的自适应过程完成的， 这种映射是通过无监督的自适应过程完成的，所 以也称它为自组织特征图
Hopfield神经网络 神经网络
J. J. Hopfield提出了神经网络能量函数（也称李 提出了神经网络能量函数（ 提出了神经网络能量函数 雅普诺夫函数）的概念， 雅普诺夫函数）的概念，使网络的运行稳定性判 断有了可靠而简便的依据 Hopfield 网络在联想存贮及优化计算等领域得到 Hopfield网络在联想存贮及优化计算等领域得到 了成功的应用， 了成功的应用，拓宽了神经网络的应用范围 另外 ， Hopfield网络还有一个显著的优点 ， 即它 另外， 网络还有一个显著的优点， 网络还有一个显著的优点 与电子电路存在明显的对应关系， 与电子电路存在明显的对应关系，使得该网络易 于理解和便于实现 通常 通常Hopfield网络有两种实用形式 ， 即离散型 网络有两种实用形式， 网络有两种实用形式 Hopfield网络和连续型 网络和连续型Hopfield网络 网络和连续型 网络
《深度学习PPT》第3章 人工神经网络与深度学习
9 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
第3章 人工神经网络与深度学习
3.1.2 人脑神经元的结构
神经元的基本结构包括细胞体和突起两部分。细胞体包括细胞核、细胞质、细胞 膜。细胞膜内外电位差称为膜电位。神经元的突起一般包括数条短而呈树状分支 的树突和一条长而分支少的轴突。长的突起外表大都套有一层鞘，组成神经纤维， 神经纤维末端的细小分支叫作神经末梢。神经纤维集结成束，外面包有膜，构成 一条神经。
6 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
（5）深度学习算法 数据输 出
外部环 境
第3章 人工神经网络与深度学习
数据输入
执行
深度学习（端到端网络，一组函数集）
知识库
学习
深度学 习
深度学习的基本模型
人的活动过程伴随信息传递、知识处理和智能的形成过程，其信息 传输模型如图所示
7 of 57
3.1 探秘大脑的工作原理
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3.4 人脑神经网络的互连结构
第3章 人工神经网络与深度学习
3.4.1 前馈神经网络
前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人 工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接 收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈， 可用一个有向无环图表示
输出
hw.b
3.2 人脑神经元模型
3.2.2 激活函数
常用激活函数主要有：线性函数、 非线性函数（sigmoid型函数）、 概率型函数。
y
x 0
（a）线性函数 y
x 0
(c) ReLU函数 y
1 x
0 (e) sigmoid函数
人工神经网络ppt课件
LOGO
人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
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感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
人工神经网络讲PPT课件
1、引言
按照上面的描述，人类个体的智能是一种综合能力。具体来讲，可以包 括一下八个方面的能力：
1 2 3
感知和认识客观事物、客观世界和自我的能力
——感知是智能的基础——最基本的能力
通过学习取得经验与积累知识的能力
——这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力
理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。 突触的存在说明：两个神经 元的细胞质并不直接连通， 两者彼此联系是通过突触这 种结构接口的。有时．也把 突触看作是神经元之间的连 接。
图2-2 突触结构
2生物神经元
目前，根据神经生理学的研究，已经发现神经元及其间的 突触有4种不同的行为。神经元的4种生物行为有：
双 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) , f (net ) (1,1) 1 exp( net )
3神经元的数学模型
线性型激活函数
f (net ) net
神经元的特点：
是一多输入、单输出元件 具有非线性的输入输出特性 具有可塑性，其塑性变化的变化部分主要是权值（Wi）的变 化，这相当于生物神经元的突触变化部分 神经元的输出响应是各个输入值的综合作用结果 输入分为兴奋型（正值）和抑制型（负值）两种。
阈值型：
f (net )
1 net 0 0 net 0
1 net 0 1 net 0
f (net )
3神经元的数学模型
S型（Sigmoid）激活函数
单 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) 1, f (net ) (0,1) 1 exp( net )
人工神经网络课程 PPT课件.ppt
x0 1, wj0 j , x'0 1, w'k0 'k , x''0 1, w''l0 ''l
则有： n
x' j f ( wji xi ), i0
n1
n2
x''k f ( w'kj x' j ), y l f ( w''lk x''k )
j0
k 0
2021/3/15
马尽文
1. 网络的结构与数学描述
(i). 非线性连续变换单元
对于非线性连续变换单元，其输入、输出变换
函数是非线性、单调上升、连续的即可。但
在BP网络中，我们采用S型函数：
n
ui si
wij x j i
j 1
yi
1 f (ui ) 1 eui
1
n
( wij x j i )
1 e j1
2021/3/15
W(n0 ) W 0
x1
x2
当 E(W 0 ) ，算法以希望误差收敛；
当 E(W 0 ) ，算法不以希望误差收敛，但可按 梯度绝对值小于预定值结束。
2021/3/15
马尽文
19
2.3 非线性连续变换单元组成的网络
4. 算法的改进 (i). 变步长算法（ 是由一维搜索求得） Step 1. 赋予初始权值 W(0) 和允许误差 0 ； Step 2. 在时刻 n0 ，计算误差E(W(n0)) 的负梯度
wsg
E
wsg
N E (W , t , x )
1
wsg
E
s,g
E wsg
wsg
《神经网络优化计算》PPT课件
l k
1
y
l j
y
l j
l j
f
' (v)
k k
k
l k
1
[(dk Ok ) f '(vk )]
f '(vk )
O
d O d
前向计算
反向传播
智能优化计算
3.3 反馈型神经网络
一般结构 各神经元之间存在相互联系
分类 连续系统：激活函数为连续函数 离散系统：激活函数为阶跃函数
3.2 多层前向神经网络
3.2.1 一般结构 3.2.2 反向传播算法
3.3 反馈型神经网络
3.3.1 离散Hopfield神经网络 3.3.2 连续Hopfield神经网络 3.3.3 Hopfield神经网络在TSP中的应用
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.1 发展历史
“神经网络”与“人工神经网络” 1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts建立了
ym 输出层
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.3 网络结构的确定
网络的拓扑结构
前向型、反馈型等
神经元激活函数
阶跃函数
线性函数
f (x) ax b
Sigmoid函数
f
(
x)
1
1 e
x
f(x)
+1
0
x
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.4 关联权值的确定
智能优化计算
第三章 神经网络优化计算
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第三章第一章
6
输出误差
u(k)
[
W(k)
S
+ Z(k) e(k)
-
z?(k )
Mp?
ek z?k - zk P?uk - z(k )
神经网络原理
第三章第一章
7
逆模型辨识误差
u(k) e(k)
W(k)
S
Z(k)
神经网络原理
u?(k )
IM p?
ek u?k - uk P?-1zk - u(k )
问题：希望构造新网络，保持2者优点，可映 射任意NL动态网络
解决：将Hopfield网络形式由单层变多层
神经网络原理
第三章第一章
17
对象NL model描述
状态方程 NL model的四种形式 得出的四种辨识结构
神经网络原理
第三章第一章
18
状态方程
x k 1 x k , u k , y k x k
系统为具有未知参数的线性对象时，系统可 控且可观，有串－并联、并联两种形式
n-1
m-1
串并yˆp： kaˆikypk-iˆjkuk-j
i0
i0
n-1
m-1
并联yˆp： kaˆikyˆpk-iˆjkuk-j
i0
i0
神经网络原理
第三章第一章
19
四种形式
n -1
1. y p k a v y p k - i g u k u k - m 1
3. 辨识算法不依赖于辨识系统的维数，仅 与NN本身和学习算法有关;
4. NN为实际系统的物理实现，可用于在在 线控制。
神经网络原理
第三章第一章
15
NNI的一般结构
引言 对象的NL model描述
神经网络原理
第三章第一章
16
引言
NN：多层前馈网络（BP等）可实现任意NL静 态映射；反馈网络（Hopfield）有动态环节， 不可去映射NN
i0
c q -1 w k
m-1
2. y p k f y p k y p k - n 1 iu k - i
i0
c q -1 w k 3. y p k f y p k y p k - n 1 y u k u k - m 1
c q -1 w k 4. y p k f y p k y p k - n 1, u k u k - m 1
神经网络辨识
引言 NNI的一般结构 基于BP网络的辨识 基于Hopfield网络的辨识 逆动力学系统的建模
神经网络原理
第三章第一章
1
引言
定义 几个基本问题 NNI的原理 NNI的理论依据 NNI的优点
神经网络原理
第三章第一章
2
定义
1. 辨识就是在输入输出数据的基础上，从一组 给定的模型中确定一个与所测系统等价的模 型 L.A.Zadeh
第三章第一章
8
广义误差
u(k) S
W(k)
Z(k)
神经网络原理
M p?1
M p?2-1
e(k)
e(k ) P?2-1zk - P?1u(k )
第三章第一章
9
例:s的差分方程
Z k 1 f0Z k, ,Z k-n 1 -guk, ,uk-m 1 w k 1 fZ k 1 , ,Z k-n 1 f0•-Z n 1 ekfZ k 1 , ,Z k-n 1 -guk, ,uk-m 1
? ... ? ??x(t - n)??
第三章第一章
13
NNI的理论依据
定理：具有任意数目隐单元的三层前向网络可 一致逼近平方可积分函数
神经网络原理
第三章第一章
14
NNI的优点
1. 无需建立实际系统的辨识格式，可省去 系统结构建模这一步，可调参数为NN的 权值;
2. 可对本质非线性系统进行辨识，在网络 外部含系统I/O特征，非算法式的;
由网络输出ym(k-1)，计算e(k-1)
修正网络权值
e(k-1)<ε
N
Y
输出网络模型参数 结束
图2.9 BP网络模型辨识框图
第三章第一章
25
考虑SISO问题 设 y t f y t - 1 y t - n 1 , u t - 1 u ( t - m 1 )
(a)
第三章第一章
22
串并联模型
u(k) 对象
Z-1
NN模型
y(k+1)
+ e(k+1)
-
(b)
神经网络原理
第三章第一章
23
基于BP网络的辨识(p177)
考虑SISO问题 NN的学习算法 例
神经网络原理
第三章第一章
24
流程图
开始
样本{u(k-1),y(k-1)}进行数据预处理
神经网络原理
网络权值初始化
准则
L L为学习序列长度， 为数值
J e2k
NNI：
k1
N N1实 NI：实P 现 1质,N 为2最实 优化P 现 问2 题
神经网络原理
第三章第一章
10
NNI原理
线性模型（ARMA模型)
zk1-a1zkanzk-n1b1uk
bmuk-m1
hkzkzk-n1,ukuk-m1 a1an,b1bn
对动态系统而言，输入信号要充分激励， （基本要求）进一步，最优输入信号设计
NNI：噪声或伪随机信号
误差准则的确定
神经网络原理
第三章第一章
5
误差准则的确定
J L fe w ,e 0 ,l,f• e 2k K 1
误差的三种形式 1. 输出误差 2. 逆模型辨识误差 3. 广义误差 4. 例
神经网络原理
2. 辨识的三要素：I/O数据、系统结构模型、等 价准则
3. 原理框图
神经网络原理
第三章第一章
3
系统辨识的原理图
u(k) 系统
辨识模型
W(k) Z(k)
-e(k) +
zˆ(k)
神经网络原理
第三章第一章
4
基本问题
模型的选择
原则：兼顾复杂性和精确性
NNI：网络隐节点个数选择由仿真确定
输入信号选择
原对非线性系统无统一数学模型描述
现用NN逼近，给出基于输出误差的NNI NNI原理：在学习系统的I/O数据，建立系统
的辨识格式，使误差准则最小，
从中得出隐含的I/O关系
神经网络原理
第三章第一章
11
神经网络辨识系统结构示意图
神经网络原理
第三章第一章
12
TDL
X(t)
TDL
y(t)
神经网络原理
? x(t - 1) ? y(t) ??x(t - 2)??
c q -1 w k
神经网络原理
第三章第一章
20
辨识结构
1.yˆkAq-1ykNukuk-m1 2.yˆkNypkypk-m1Bq-1uk
3.yˆkN1yyN2uu 4.yˆkNyu
神经网络原理
第三章第一章
21
并联模型
u(k)
神经网络原理
对象 Z-1
NN模型
y(k+1)
+ e(k+1)
-
ym(k+1)