人工神经网络 作用
神经网络在人工智能中的作用与优势
神经网络在人工智能中的作用与优势人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题。
在过去的几十年里，人们对AI的研究不断深入，并取得了许多重要的突破。
神经网络作为人工智能的重要组成部分之一，发挥着关键的作用。
本文将从神经网络的定义、作用以及优势三个方面，探讨神经网络在人工智能中的重要性。
首先，我们先来了解一下神经网络。
神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的数学模型。
它由大量互相连接的人工神经元构成，这些神经元之间的连接强度可以进行学习和调整。
神经网络通过对数据进行多层次的处理和分析，模拟人类大脑对信息的处理方式，从而实现对复杂问题的解决。
神经网络在人工智能中起到了至关重要的作用。
首先，神经网络在模式识别方面具有强大的能力。
通过从大量的数据中学习和提取特征，神经网络可以识别和分类不同的模式。
例如，在图像识别领域，神经网络能够准确地辨别图像中的人物、物体和场景，具有很高的准确性和鲁棒性。
其次，神经网络在预测和决策方面也具有重要的作用。
通过对历史数据的分析和训练，神经网络可以预测未来的趋势和结果。
这在金融市场、天气预报和医学诊断等领域有着广泛的应用。
同时，神经网络还可以通过学习和自适应的方式，做出决策并适应环境的变化。
这使得神经网络在自动驾驶、智能机器人等领域具有广阔的发展前景。
此外，神经网络还能够实现大规模并行计算，提高计算效率。
神经网络的结构可以同时处理多个输入，并在不同的神经元之间进行并行计算。
这使得神经网络在处理大量数据和复杂计算任务时能够快速且高效地完成。
与传统的计算方法相比，神经网络具有更高的速度和更好的性能表现。
在人工智能的发展过程中，神经网络不仅具备强大的学习能力，还可以不断优化和改进。
通过不断调整神经网络的结构和参数，我们可以改进神经网络的性能和准确度。
这种灵活性和可调性使得神经网络适用于各种不同的任务和应用场景。
无论是语音识别、自然语言处理还是机器翻译，神经网络都可以为其提供支持。
人工神经网络技术及其应用
人工神经网络技术及其应用从识别文字、图像、语音到推荐系统，人工神经网络技术已经深刻影响我们的日常生活，未来更是会在人类的发展进程中扮演重要的角色。
在本文中，我们将解释人工神经网络技术的工作原理，并介绍它在各种领域的应用。
一、神经元的工作原理及网络架构人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型。
不同于传统的计算模型在完成任务时需要事先编写代码，ANN可以通过学习数据中的模式和关系来自适应的调整，从而实现解决一些问题的目的。
ANN中的神经元是模拟人类神经元的基本工作单元——接受一系列输入信号，进行处理后产生输出信号。
在神经网络中，神经元通过层次结构进行组织，由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受来自外部的信号，隐藏层负责中间处理，输出层则输出最终结果。
每个神经元之间都有连接权重，代表着神经元之间的影响大小。
二、人工神经网络的应用2.1 文字识别通过深度学习算法，人工神经网络可以识别文字，从而为OCR 技术提供了相对稳定的理论支持，也应用于语音语义分析。
在图像双向编码（Bi-directional Encoding）和CNN的基础上，神经网络实现了将文字与其上下文联系起来的功能。
2.2 图像识别通过卷积神经网络（CNN），人工神经网络可以识别形状、轮廓和特定物体。
如人脸识别技术，通过抽取人面部的高维特征，可以简单而准确的识别人脸。
2.3 语音识别通过循环神经网络和CNN，人工神经网络可以实现语音信号的识别。
人工神经网络的语音识别应用最早出现在Apple的语音助理Siri，通过神经网络分析用户的语音并发布响应结果。
2.4 推荐系统通过人工神经网络学习推荐系统中的用户和产品之间的交互关系，可以预测给出的产品可能具有的习惯用户行为，进而为用户提供更加符合兴趣和需求的产品推荐结果。
三、未来展望未来，随着数据量的增加和计算能力的提高，人工神经网络技术在应用中的市场和科技应用广度都将得到进一步的扩展与发展。
人工神经网络在医疗中的应用
人工神经网络在医疗中的应用随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络在医疗领域中的应用也成为了一个热门话题。
人工神经网络在医疗中的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病，预测疾病的发展趋势，提高治疗效果等等。
本文将深入探讨人工神经网络在医疗中的应用，以及其所带来的好处和挑战。
一、人工神经网络在医疗中的应用人工神经网络是一种仿照人类神经系统工作原理的计算机程序模型，可以利用数据进行自学习和自适应。
在医疗领域中，人工神经网络可以应用于以下方面：1.辅助医生诊断疾病。
很多疾病的诊断需要依靠专业医生的经验和判断力，但是医生毕竟是人，会受到主观因素的干扰，有时难免会出现诊断错误的情况。
而人工神经网络可以利用大量的病例数据进行学习和训练，进一步提高诊断的准确性和可靠性。
比如，在CT 影像诊断领域，人工神经网络已经可以达到和医生相同甚至更高的诊断准确率。
2.预测疾病的发展趋势。
对于一些慢性病来说，治疗的过程可能需要经过一段很长的时间，而这个过程中疾病的发展趋势很难掌握。
而人工神经网络可以通过分析病人的历史病例和生命体征等数据，预测出疾病的发展趋势，帮助医生更好地了解病情变化，以便制定更有效的治疗方案。
3.个性化治疗方案的制定。
不同的疾病发展过程和病人的身体状况是各不相同的，而人工神经网络可以根据病人的生命体征、病情变化等数据，为每个病人制定出更加个性化的治疗方案。
这不仅可以提高治疗效果，还可以避免一些不必要的副作用和风险。
4.医疗图像识别和分析。
现代医学基于医学图像对疾病诊断和治疗进行指导。
如何利用医学图像的特点自动捕捉关键信息，分析和解释图像数据；进而实现医疗影像智能分析和自动诊断，是医疗领域关注的热点。
基于深度学习、人工神经网络等人工智能技术，医疗影像智能分析和自动诊断已经逐渐发展成为一个热门研究领域。
二、人工神经网络在医疗中的优势人工神经网络在医疗中的应用，有以下三个优势：1.提高诊断准确性和可靠性传统的人工诊断方法往往受到医生本身经验和主观因素的限制，容易出现误诊和漏诊的情况。
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？一、医疗健康领域人工神经网络在医疗健康领域中的应用，早已成为一个备受瞩目的话题。
目前，人工神经网络已经成功应用于医学图像诊断、疾病预测和药物开发等多个方面。
1. 医学图像诊断通过使用深度学习算法，人工神经网络可以对医学图像进行自动分析和识别。
例如，在肿瘤检测方面，人工神经网络可以通过训练大量的肿瘤图像，自动识别出患者是否存在肿瘤，并提供相应的诊断建议，从而帮助医生提高诊断准确性。
2. 疾病预测人工神经网络可以通过学习大量的病例数据，预测患者未来可能发生的疾病。
例如，在心脏病预测方面，人工神经网络可以根据患者的年龄、性别、血压、血脂等指标，预测患者是否患有心脏病的风险，并提供相应的预防建议。
3. 药物开发人工神经网络可以通过分析药物分子的结构和特性，预测药物的疗效和潜在副作用。
例如，在药物筛选方面，人工神经网络可以通过学习已知药物和疾病之间的关系，预测新的药物对特定疾病的治疗效果，从而加快药物研发的速度和效率。
二、智能交通领域人工神经网络在智能交通领域中的应用，正在推动城市交通系统的智能化和高效化发展。
通过利用人工神经网络技术，可以实现交通流量预测、交通信号优化和智能驾驶等多个领域的创新。
1. 交通流量预测通过分析历史交通数据，人工神经网络可以预测未来交通流量的变化趋势。
例如，在城市交通规划方面，人工神经网络可以通过学习大量的历史交通数据，预测未来某一时间段某一路段的交通流量，从而帮助交通部门优化道路资源的配置。
2. 交通信号优化人工神经网络可以通过学习交通流量数据和信号控制策略，优化交通信号的配时方案。
例如，在城市交通拥堵缓解方面，人工神经网络可以根据实时的交通流量信息，自动调整交通信号的配时，从而提高交通效率和减少交通拥堵。
3. 智能驾驶人工神经网络在智能驾驶中的应用，可以帮助汽车实现自主驾驶和智能化的交通系统。
通过学习大量的驾驶数据，人工神经网络可以模拟人类的驾驶行为，并做出智能决策。
人工神经网络的基本原理和应用
人工神经网络的基本原理和应用概述人工神经网络是一种受到人脑神经元启发的计算模型。
它由许多高度互连的处理单元（神经元）组成，这些神经元之间通过连接强度（权值）相互通信。
人工神经网络能够通过学习和训练，自动调整权值和拓扑结构，从而实现某种特定任务。
基本原理人工神经网络的基本原理是模拟生物神经元的工作方式。
每个神经元接收一组输入信号，并根据这些输入信号的权值和激活函数的输出，产生一个输出信号。
这个输出信号又可以作为其他神经元的输入信号，从而实现信息的传递和处理。
人工神经网络通常由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入信号，隐藏层和输出层对输入信号进行处理和转换。
隐藏层和输出层之间的连接强度（权值）通过训练过程进行学习和调整，以实现预期的输出结果。
应用领域人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.图像识别–人工神经网络可用于图像识别任务，如人脸识别、物体识别等。
通过训练大量图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并通过对输入图像进行处理，达到准确分类和识别的目的。
2.自然语言处理–人工神经网络在自然语言处理方面也有着广泛的应用。
它可以用于语音识别、情感分析、机器翻译等任务。
通过训练大量文本数据，神经网络可以学习到单词和语义之间的关联，从而实现对自然语言的理解和处理。
3.预测和分类–人工神经网络可以通过训练历史数据，对未来事件进行预测。
例如，它可以用于股票市场预测、天气预报等领域。
此外，神经网络还可用于数据分类，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等任务。
4.控制与优化–人工神经网络在控制与优化领域也有着广泛应用。
它可以用于自动驾驶车辆、工业生产优化、智能电网调度等控制系统中，通过学习和训练，实现自动控制和优化的目标。
优势与挑战人工神经网络相比传统的算法有一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。
优势•并行处理能力：神经网络的并行处理能力可以加快训练和推理的速度。
•自适应学习：神经网络可以通过训练和反馈机制，自动学习和调整权值，适应输入数据的变化。
人工神经网络作用
要点三
CycleGAN
循环一致生成对抗网络（CycleGAN） 主要用于图像风格迁移任务。 CycleGAN通过引入循环一致性损失 （Cycle Consistency Loss），使得生 成的图像在保留原图像内容的同时，具 有目标风格的特点。CycleGAN无需成 对的数据集即可实现风格迁移，具有广 泛的应用前景。
图像风格迁移
利用GAN可以实现不同风格之间的图像迁移。例如，将一幅普通照片转换为具有艺术风 格的画作，或者将一种风格的图像转换为另一种风格的图像。这类应用可用于艺术创作、 图像处理等领域。
06 深度强化学习与智能决策
深度强化学习基本原理及结构特点
深度强化学习基本原理
通过结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，构建能够从高维原始输入 数据中学习并作出决策的智能体。
了深度较大的网络结构。
ResNet
通过引入残差学习思想，解决了深 度神经网络训练过程中的梯度消失 问题，使得网络可以更加深入地学
习特征。
计算机视觉任务中CNN应用
图像分类
卷积神经网络可用于图 像分类任务，如识别图 像中的物体、场景等。
目标检测
图像分割
视频分析
通过卷积神经网络对图像中 的目标进行定位和分类，如 人脸检测、车辆检测等。
现状
目前，人工神经网络已经成为人工智能领域最重要的技术之 一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、智能推荐、语 音识别等领域，并在医疗、金融、教育等行业中发挥着越来 越重要的作用。
应用领域及前景展望
要点一
应用领域
人工神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理、智 能推荐等领域有着广泛应用。例如，在图像识别领域，通 过训练深度卷积神经网络可以实现图像分类、目标检测等 任务；在语音识别领域，利用循环神经网络可以实现语音 信号的自动识别和转换；在自然语言处理领域，基于深度 学习的自然语言模型可以实现文本生成、情感分析等功能 。
人工神经网络在医学研究中的应用
人工神经网络在医学研究中的应用概述人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种基于生物神经网络结构和功能的人工智能技术。
人工神经网络通过学习建立输入数据和输出结果之间的关系，达到模拟人类神经网络的目的。
在医学研究中，人工神经网络的应用越来越广泛。
人工神经网络可以用于诊断、预测和治疗疾病。
本文将介绍人工神经网络在医学研究中的应用情况。
诊断人工神经网络可以用于医学图像诊断，如X光片、CT扫描、MRI 等。
医学图像诊断是一项复杂的任务，需要医师对大量图像进行研究，并在其中寻找异常特征。
通过训练人工神经网络，可以实现对医学图像的自动识别和分析，帮助医生快速准确地诊断疾病。
除了医学图像诊断，人工神经网络还可以用于临床诊断。
临床诊断需要考虑很多因素，如病人的病史、症状、体征等。
通过分析这些数据，人工神经网络可以帮助医生进行各种疾病的诊断。
预测人工神经网络可以用于疾病预测。
临床数据是医学研究中最重要的资源之一。
通过分析病人的临床数据，人工神经网络可以预测患者将来可能出现的疾病，并提示医生采取相应的预防措施。
除了临床数据，人工神经网络还可以分析生物标志物数据，如基因、蛋白质等，帮助医生发现潜在的疾病风险和治疗方案。
治疗人工神经网络可以用于支持治疗，如智能开药、计算化疗方案、调整药物剂量等。
人工神经网络可以结合患者的特殊情况，帮助医生制定更加个性化的治疗计划，提高治疗效果和患者的生存率。
研究人工神经网络可以用于医学研究。
医学研究需要考虑的因素非常复杂，如基因、环境、生活方式等。
通过分析这些数据，人工神经网络可以帮助医学研究人员研究各种疾病的产生机制，并寻找相应的治疗方法。
人工神经网络还可以用于药物研究，帮助药企设计更加有效的药物，减少人力成本和时间成本。
结论人工神经网络是一种重要的人工智能技术，已经被广泛应用于医学研究中。
通过分析医学数据，人工神经网络可以帮助医生诊断疾病、预测疾病、支持治疗，并且可以用于医学研究和药物研究。
人工智能中的神经网络原理
人工智能中的神经网络原理近年来，人工智能技术的快速发展已经为各行各业带来了极大的变革和发展机遇，而神经网络以其独特的优势而成为了人工智能中最为重要的一种技术手段。
那么，什么是神经网络？它在人工智能技术中又具有哪些应用？我们今天就来详细探讨一下神经网络的相关原理。
一、神经网络原理神经网络是一种信息处理系统，它模拟人脑的神经网络系统，并通过不断的学习与调整来优化其处理能力。
神经网络主要分为三个部分：输入层、中间层和输出层。
其中，输入层主要负责接收输入的信息，中间层则根据输入信息进行处理和计算，并将信息传递到下一层，而输出层则输出最终结果。
在神经网络的计算过程中，每个节点都有一个数学模型，即神经元。
神经元通过计算来处理输入信息，并把计算结果交给下一层神经元进行处理。
神经元的计算模型最基础的形式是线性模型和非线性模型，其中非线性模型最为常见和有效。
二、神经网络的学习和训练神经网络的优势在于其可以不断地从数据中学习和优化自己的处理能力，而这就需要神经网络不断地进行训练和调整。
神经网络的训练主要通过反向传播算法进行实现，即将网络计算结果与实际结果进行比对，计算误差并向反方向对网络进行调整，以最小化误差并优化网络性能。
三、神经网络在人工智能中的应用神经网络在人工智能中有着极为广泛的应用领域。
其中最为常见的应用就是图像和语音识别。
在图像识别方面，神经网络通过对大量图像进行训练，从而能够对新的图像进行较为准确的识别和分类。
在语音识别方面，神经网络同样是非常有效的技术手段，它能够根据语音信号进行分析和处理，从而实现较高的音频识别率。
此外，神经网络还可以用于自然语言处理、推荐系统、机器翻译、医学诊断等许多领域的应用中。
随着技术的不断发展与突破，神经网络在人工智能中的应用前景还将日益广阔。
总结：通过上面的简单介绍，我们可以看到神经网络在人工智能中的重要性和优越性。
神经网络的应用范围已经广泛涵盖了许多领域，尤其在图像和语音识别方面得到了广泛应用和高度认可。
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线性可分性( 线性可分性 Linear Separable )
为什么要引入RBF网络 网络 为什么要引入
简单的感知器具有无法完成的问题 简单的感知器具有无法完成的问题
nearly linear
分类 回归
highly non-linear
如何改变网络解决问题呢？？ 如何改变网络解决问题呢？？
人工神经网络
ANN的主要功能之一 —— 模式识别 ( Pattern Recognition ) 的主要功能之一
模式识别是人类的一项基本智能行为，在日常生活中， 模式识别是人类的一项基本智能行为，在日常生活中，我们几乎 时刻在进行着“模式识别” 时刻在进行着“模式识别”。 模式： 模式： • 广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是 广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物， 否相同或相似，都可以称之为模式； 否相同或相似，都可以称之为模式； 买西瓜：西瓜可分为生、熟两类，此时，研究的范畴是“西瓜” 买西瓜：西瓜可分为生、熟两类，此时，研究的范畴是“西瓜”，在此范畴 • 狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和 狭义地说， 为生 上定义了两类模式：熟瓜和生瓜； 上定义了两类模式：熟瓜和生瓜； 空间分布的信息； 空间分布的信息； 种西瓜：西瓜分早熟品种、晚熟品种两类，即定义了两类模式：早熟和晚熟； 种西瓜：西瓜分早熟品种、晚熟品种两类，即定义了两类模式：早熟和晚熟； 两类模式 买西瓜：两类模式分类问题，通过声音的频率 和声音持续时间长度x 频率x 买西瓜：两类模式分类问题，通过声音的频率 1和声音持续时间长度 2来判 断瓜的生熟。 的瓜进行敲击测试，得到矢量元素 断瓜的生熟。对编号为 i 的瓜进行敲击测试，得到矢量元素 Xi=(x1i，x2i) T ， ， 河北省早熟品种分类：河北省常见品种有“新红宝” “蜜梅 ,…,XN 京欣” 京欣” 河北省早熟品种分类：河北省常见品种有“新红宝”、1,X2,X3”、“} ，根 、 个有生有熟的瓜进行实验可以得到N个数据 对N个有生有熟的瓜进行实验可以得到 个数据：X={X 蜜梅” 个有生有熟的瓜进行实验可以得到 个数据： “冀早2号”…等；此时，研究范畴是“河北常见早熟西瓜品种”，在此范畴 冀早 号 等 中的元素划分为两类 一类对应于生瓜一类对应于熟瓜。 据瓜的生熟可以将X中的元素划分为两类，一类对应于生瓜一类对应于熟瓜。 中的元素划分为两类， 据瓜的生熟可以将 此时，研究范畴是“河北常见早熟西瓜品种” 模式识别： 模式识别：在一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去 上定义了多类模式：新红宝、蜜梅、京欣、冀早2号等等 上定义了多类模式：新红宝、蜜梅、京欣、冀早 用C1代表生瓜类，C2代表 于是，模式其实就是具有特定性质的矢量/数据 数据。 代表生瓜类， 于是，模式其实就是具有特定性质的矢量 数据。 号等等 的过程叫作模式识别； 的过程叫作模式识别； 熟瓜类， 中的任意一个元素Xn必然满足 属于C 属于C 熟瓜类，则X中的任意一个元素 必然满足 Xn属于 1或者 属于 2。 中的任意一个元素 必然满足: 属于 或者Xn属于
模式识别，举例：水果分级系统。 模式识别，举例：水果分级系统。 水果品质参数：重量、大小、比重、果形、 水果品质参数：重量、大小、比重、果形、颜色等
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特征矢量： 特征矢量：X
= [x1, x2, x3, x4, x5]T
特征空间：用参数张成。 特征空间：用参数张成。 模式：每个苹果为一个模式， 模式：每个苹果为一个模式，其特征矢量 为特征空间中的一个点； 为特征空间中的一个点； 模式类：一个级别为一个类， 模式类：一个级别为一个类，一类模式分 布在特征空间的某个特定区域； 布在特征空间的某个特定区域； 模式识别：找出各类之间的分界面。 模式识别：找出各类之间的分界面。
单层感知器
单层感知器模型
单层感知器(perceptron) 单层感知器
学习算法 感知器的学习是有导师学习 感知器的学习是有导师学习 感知器的训练算法的基本原理： 感知器的训练算法的基本原理： 著名的Hebb学习律 学习律 著名的 基本思想： 基本思想：逐步地将样本集中的样本输入到网 络中,根据输出结果和理想输出之间的差别来调整 络中 根据输出结果和理想输出之间的差别来调整 根据输出结果和理想输出之间的 网络中的权矩阵 网络中的权矩阵 。 主要用于模式分类 主要用于模式分类
函数名 newp() hardlim() learnp() train() sim() mae() plotpv() plotpc() 生成一个感知器 硬限幅激活函数 感知器的学习函数 神经网络训练函数 神经网络仿真函数 平均绝对误差性能函数 在坐标图上绘出样本点 在已绘制的图上加分类线 功 能
感知器
5
2.2.2单层感知器的学习算法 单层感知器的学习算法
单层感知器学习算法
第一步,设置变量和参量。 第一步 设置变量和参量。 设置变量和参量 第二步,初始化 第二步 初始化
的各个分量赋一个较小的随机非零值， 给权值向量 的各个分量赋一个较小的随机非零值，置0
Hale Waihona Puke 第三步,输入一组样本 并给出它的期望输出。 第三步 输入一组样本 ，并给出它的期望输出。 第四步,计算实际输出 第四步 计算实际输出: 计算实际输出
ANN的主要功能之二 —— 联想 ( Associative Memory ) 的主要功能之二
联想的心理学定义： 联想的心理学定义： 当一个事物的表象被激活时， 当一个事物的表象被激活时，也就是说该表象所包含的若干属性单元同 时有效时，我们的注意力焦点就集中在这个表象上， 时有效时，我们的注意力焦点就集中在这个表象上，如果对该表象的处理使 的表象被否决时，也就是说由于一些属性单元的失效（或被抑制， 的表象被否决时，也就是说由于一些属性单元的失效（或被抑制，或处于高 阻），导致该表象无法成立的时候，剩余的属性单元或许可以构成另一种事 ），导致该表象无法成立的时候， 导致该表象无法成立的时候 物的表象，或许还需要结合那些被激活了的新的属性（ 物的表象，或许还需要结合那些被激活了的新的属性（或是由外界事物具有 的新的属性所激活，或是因降低了对一些属性的抑制所导致的激活）。 的新的属性所激活，或是因降低了对一些属性的抑制所导致的激活）。 • 例如：看到柠檬，感觉到嘴里口水增多。因为，由柠檬联想到了酸味。 例如：看到柠檬，感觉到嘴里口水增多。因为，由柠檬联想到了酸味。 • 字符识别： 字符识别：
w ( n + 1) = w ( n ) + η d ( n ) − y ( n ) x ( n )
然后转到第三步， 然后转到第三步，进入下一轮计算过程
单层感知器的MATLAB实现 实现 单层感知器的
MATLAB中单层感知器常用工具函数名称和 中单层感知器常用工具函数名称和 基本功能
局限性
阀值函数，输出矢量只能取 或 只能用它来解决简单 阀值函数，输出矢量只能取0或1,只能用它来解决简单 的分类问题 仅能够线性地将输入矢量进行分类，不能解决异或问 仅能够线性地将输入矢量进行分类， 线性地将输入矢量进行分类 题 输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时 输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时，可 一个数比其他数都大或小得很多 能导致较慢的收敛速度 能导致较慢的收敛速度
m y ( n ) = f ∑ w i (n ) xi ( n ) i =0
第五步,求出期望输出和实际输出求出差 第五步 求出期望输出和实际输出求出差 e = d ( n ) − y ( n )
根据误差判断目前输出是否满足条件， 根据误差判断目前输出是否满足条件，一般为对所有样本误差为零或者均小于 预设的值，则算法结束，否则将值增加 ，并用下式调整权值： 预设的值，则算法结束，否则将值增加1，并用下式调整权值：