实验3--感知器神经网络的实现
第二章 感知器网络 PPT课件
2.3.2
这里定义 i为第i各节点的输出误差
2.3.2 式称为W-H学习规则，又称为 规则，
或叫做最小均方差算法（LMS）。 在 2.3.2 式中为学习速率。
i di yi
训练步骤： （1）表达：计算训练的输出矢量Y=W*X+B，以 及与期望输出之间的误差E=D-Y; （2）检查:将网络输出误差的平方和与期望误差 相比较，如果其值小于期望误差，或训练已达 到事先设定的最大训练次数，则停止训练；否 则继续： （3）学习：采用W-H学习规则计算新的权值和 偏差，并返回到（1）。
e(k ) f ( , e(k ), e(k 1)) X T (k )W (k ) f ( , e(k ), e(k 1)) e(k ) e(k 1) f ( , e(k ), e(k 1))
• 取f()不同形式，可以得到不同的收敛阶次 • E(k+1)=ηe(k)e(k+1) • E(k+1)= [ηe(k)]2 • E(k+1)= [ηe(k)]3 注意问题 ：收敛区域不同
通常考虑某一神经元要受到其他神经元的作用，因而总是 以n个神经元相互连接形成神元计算模型。一个神经元具备 相应的输入和输出。但是神经元自身的状态，决定其输出 的有无，即每一个神经元从其他n－1个神经元接受信息， 产生神经兴奋和冲动。在其他条件不变的情况下，不论何 种刺激，只要达到阈值以上就能产生一个动作电位，并以 最快速度作非衰减的等幅传递输出。一旦输人的总和小于 阈值，神经元处于抑制状态，没有被激励，也就没有任何 输出产生。
感知器处理单元对n个输入进行加权和操作，即：
感知器在形式上与M－P模型差不多，它们之间的区别在于 神经元间连接权的变化。感知器的连接权定义为可变的，这 样感知器就被赋予了学习的特性。
神经网络 实验报告
神经网络实验报告神经网络实验报告引言：神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，它通过学习和训练来实现模式识别、分类和预测等任务。
本次实验旨在探索神经网络的基本原理和应用，并通过实践验证其效果。
一、神经网络的基本原理1.1 神经元模型神经元是神经网络的基本单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数进行处理后输出。
我们采用的是Sigmoid函数作为激活函数，它能够将输入信号映射到0到1之间的值。
1.2 神经网络结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层用于处理和提取特征，输出层给出最终的预测结果。
隐藏层的数量和每层神经元的数量是根据具体问题而定的。
1.3 反向传播算法反向传播算法是神经网络中最常用的训练算法，它通过计算误差和调整权重来不断优化网络的预测能力。
具体而言，它首先进行前向传播计算得到预测结果，然后计算误差，并通过链式法则将误差反向传播到每个神经元，最后根据误差调整权重。
二、实验设计2.1 数据集选择本次实验选择了一个手写数字识别的数据集，其中包含了大量的手写数字图片和对应的标签。
这个数据集是一个经典的机器学习数据集，可以用来评估神经网络的分类能力。
2.2 神经网络参数设置为了探究神经网络的性能和泛化能力，我们设置了不同的参数组合进行实验。
主要包括隐藏层数量、每层神经元数量、学习率和训练轮数等。
2.3 实验步骤首先，我们将数据集进行预处理，包括数据归一化和标签编码等。
然后，将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和评估网络的性能。
接下来，根据不同的参数组合构建神经网络，并使用反向传播算法进行训练。
最后，通过测试集评估网络的分类准确率和损失函数值。
三、实验结果与分析3.1 参数优化我们通过对不同参数组合的实验进行比较，找到了在手写数字识别任务上表现最好的参数组合。
具体而言，我们发现增加隐藏层数量和神经元数量可以提高网络的分类准确率，但同时也会增加训练时间。
实训神经网络实验报告
一、实验背景随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为一种强大的机器学习模型，在各个领域得到了广泛应用。
为了更好地理解神经网络的原理和应用，我们进行了一系列的实训实验。
本报告将详细记录实验过程、结果和分析。
二、实验目的1. 理解神经网络的原理和结构。
2. 掌握神经网络的训练和测试方法。
3. 分析不同神经网络模型在特定任务上的性能差异。
三、实验内容1. 实验一：BP神经网络（1）实验目的：掌握BP神经网络的原理和实现方法，并在手写数字识别任务上应用。
（2）实验内容：- 使用Python编程实现BP神经网络。
- 使用MNIST数据集进行手写数字识别。
- 分析不同学习率、隐层神经元个数对网络性能的影响。
（3）实验结果：- 在MNIST数据集上，网络在训练集上的准确率达到98%以上。
- 通过调整学习率和隐层神经元个数，可以进一步提高网络性能。
2. 实验二：卷积神经网络（CNN）（1）实验目的：掌握CNN的原理和实现方法，并在图像分类任务上应用。
（2）实验内容：- 使用Python编程实现CNN。
- 使用CIFAR-10数据集进行图像分类。
- 分析不同卷积核大小、池化层大小对网络性能的影响。
（3）实验结果：- 在CIFAR-10数据集上，网络在训练集上的准确率达到80%以上。
- 通过调整卷积核大小和池化层大小，可以进一步提高网络性能。
3. 实验三：循环神经网络（RNN）（1）实验目的：掌握RNN的原理和实现方法，并在时间序列预测任务上应用。
（2）实验内容：- 使用Python编程实现RNN。
- 使用Stock数据集进行时间序列预测。
- 分析不同隐层神经元个数、学习率对网络性能的影响。
（3）实验结果：- 在Stock数据集上，网络在训练集上的预测准确率达到80%以上。
- 通过调整隐层神经元个数和学习率，可以进一步提高网络性能。
四、实验分析1. BP神经网络：BP神经网络是一种前向传播和反向传播相结合的神经网络，适用于回归和分类问题。
感知器神经网络
感知器神经网络[例4．1]考虑一个简单的分类问题。
设计一个感知器，将二维的四组输入矢量分成两类。
输入矢量为：P＝[-0.5 -0.5 0.3 0；-0.5 0.5 -0.5 1]；目标矢量为：T＝[1.0 l.0 0 0]，解：通过前面对感知器图解的分析可知，感知器对输入矢量的分类实质是在输入矢量空间用W*P十b＝0的分割界对输人矢量进行切割而达到分类的目的。
根据这个原理，对此例中二维四组输人矢量的分类问题，可以用下述不等式组来等价表示出：实际上可以用代数求解法来求出上面不等式中的参数w1、w2和w3。
经过迭代和约简，可得到解的范围为：一组可能解为：而当采用感知器神经网络来对此题进行求解时，意味着采用具有阈值激活函数的神经网络，按照问题的要求设计网络的模型结构，通过训练网络权值W＝[w11，w12]和b，并根据学习算法和训练过程进行程序编程，然后运行程序，让网络自行训练其权矢量，直至达到不等式组的要求。
鉴于输入和输出目标矢量已由问题本身确定，所以所需实现其分类功能的感知器网络结构的输人节点r，以及输出节点数，已被问题所确定而不能任意设置。
根据题意，网络结构图如图4．5所示。
图4.5 网络结构图由此可见，对于单层网络，网络的输入神经元数r和输出神经元数s分别由输入矢量P和目标矢量T唯一确定。
网络的权矩阵的维数为：W s×r，B s×1权值总数为s×r个，偏差个数为s个。
在确定了网络结构并设置了最大循环次数和赋予权值初始值后，设计者可方便地利用MATLAB，根据题意以及感知器的学习、训练过程来编写自己的程序。
下面是对[例4．1]所编写的网络权值训练用的MATLAB程序：％percep1．m％P＝[—0．5 —0．5 0．3 0；—0．5 0．5 —0．5 1]；T=[1,1,0,0];％初始化[R, Q]＝size(P)；[S, Q]=size(T);W＝rands(S，R)；B=rands(S, 1);max_epoch＝20；％表达式A＝hardlim(W*P，B)；％求网络输出for epoch＝1：max_epoch ％开始循环训练、修正权值过程％检查if all(A==T) ％当A＝T时结束epoch＝epoch-1;beakend％学习[dW, dB]=learnp(P, A, T); ％感知器学习公式W＝W十dw；B＝B十dB；A＝hardlim(W*P，B)；％计算权值修正后的网络输出end ％程序结束以上就是根据前面所阐述的感知器训练的三个步骤：表达式、检查和学习而编写的MATLAB网络设计的程序。
神经网络_实验报告
一、实验目的与要求1. 掌握神经网络的原理和基本结构；2. 学会使用Python实现神经网络模型；3. 利用神经网络对手写字符进行识别。
二、实验内容与方法1. 实验背景随着深度学习技术的不断发展，神经网络在各个领域得到了广泛应用。
在手写字符识别领域，神经网络具有较好的识别效果。
本实验旨在通过实现神经网络模型，对手写字符进行识别。
2. 神经网络原理神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成。
每个神经元接收来自前一个神经元的输入，通过激活函数处理后，输出给下一个神经元。
神经网络通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行分类。
3. 实验方法本实验采用Python编程语言，使用TensorFlow框架实现神经网络模型。
具体步骤如下：（1）数据预处理：从公开数据集中获取手写字符数据，对数据进行归一化处理，并将其分为训练集和测试集。
（2）构建神经网络模型：设计网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收输入数据，隐藏层用于提取特征，输出层用于输出分类结果。
（3）训练神经网络：使用训练集对神经网络进行训练，调整网络参数，使模型能够准确识别手写字符。
（4）测试神经网络：使用测试集对训练好的神经网络进行测试，评估模型的识别效果。
三、实验步骤与过程1. 数据预处理（1）从公开数据集中获取手写字符数据，如MNIST数据集；（2）对数据进行归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]区间；（3）将数据分为训练集和测试集，比例约为8:2。
2. 构建神经网络模型（1）输入层：输入层节点数与数据维度相同，本实验中为28×28=784；（2）隐藏层：设计一个隐藏层，节点数为128；（3）输出层：输出层节点数为10，对应10个类别。
3. 训练神经网络（1）定义损失函数：均方误差（MSE）；（2）选择优化算法：随机梯度下降（SGD）；（3）设置学习率：0.001；（4）训练次数：10000；（5）在训练过程中，每100次迭代输出一次训练损失和准确率。
感知器算法的实验报告
一、实验背景感知器算法是一种简单的线性二分类模型，由Frank Rosenblatt于1957年提出。
它是一种基于误分类项进行学习，以调整权重来拟合数据集的算法。
感知器算法适用于线性可分的数据集，能够将数据集中的样本正确分类。
本次实验旨在通过编程实现感知器算法，并使用iris数据集进行验证。
通过实验，我们能够熟悉感知器算法的基本原理，了解其优缺点，并掌握其在实际应用中的使用方法。
二、实验目的1. 理解感知器算法的基本原理；2. 编程实现感知器算法；3. 使用iris数据集验证感知器算法的性能；4. 分析感知器算法的优缺点。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 机器学习库：Scipy、Numpy、Matplotlib、sklearn四、实验步骤1. 导入必要的库```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_split```2. 读取iris数据集```pythoniris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target```3. 将数据集划分为训练集和测试集```pythonX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)```4. 编写感知器算法```pythondef perceptron(X, y, w, b, learning_rate):for i in range(len(X)):if np.dot(X[i], w) + b <= 0:w += learning_rate y[i] X[i]b += learning_rate y[i]return w, b```5. 训练感知器模型```pythonlearning_rate = 0.1max_iter = 100w = np.zeros(X.shape[1])b = 0for _ in range(max_iter):w, b = perceptron(X_train, y_train, w, b, learning_rate)```6. 评估感知器模型```pythondef predict(X, w, b):return np.sign(np.dot(X, w) + b)y_pred = predict(X_test, w, b)accuracy = np.mean(y_pred == y_test)print("感知器算法的准确率：", accuracy)```7. 可视化感知器模型```pythondef plot_decision_boundary(X, y, w, b):plt.figure(figsize=(8, 6))plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired,edgecolors='k', marker='o')x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1))Z = np.dot(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()], w) + bZ = Z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)plt.xlabel("Sepal length (cm)")plt.ylabel("Sepal width (cm)")plt.title("Perceptron Decision Boundary")plt.show()plot_decision_boundary(X_train, y_train, w, b)```五、实验结果与分析1. 感知器算法的准确率为约0.9，说明感知器算法在iris数据集上表现良好。
智能传感器实验--BP神经网络
BP神经网络实验2010年12月目录1自主学习模块 (2)1.1书面回答预习问题 (2)1.1.1训练神经网络网络之前，需要进行的三个步骤的准备工作是什么？ (2)1.1.2神经网络（例如BP 训练仪）训练的中止条件是什么？ (2)1.1.3如何根据检验结果判断训练好的网络可用来实测？ (2)1.2远程测控实验室网上学习与练习 (2)1.2.1经典常规传感器的交叉敏感与传感器的稳定性 (2)1.2.2多传感器数据融合改善传感器稳定性的基本原理 (3)1.2.3数据融合算法简介 (4)1.2.4 BP神经网络 (6)2自主训练模块 (12)2.1实验目的 (12)2.2实验内容 (12)2.2.1基本训练部分一 (12)2.2.2基本训练部分二 (14)2.2.3用BP 网络训练仪消除压力传感器对工作电流的交叉敏感，提高压力测量精度 (19)2.2.4 组建智能压力传感器系统 (22)3自主应用模块 (23)3.1实验目的 (23)3.2实验内容 (23)3.3实验步骤 (23)3.3.1 消除压力传感器对温度的交叉敏感 (24)3.3.2消除压力传感器对电流的交叉敏感 (26)4．自主提高模块 (27)4.1 神经网络结构的移植与实测 (27)4.2思考问题 (28)1自主学习模块1.1书面回答预习问题1.1.1训练神经网络网络之前，需要进行的三个步骤的准备工作是什么？训练神经网络网络之前，需要进行的三个步骤的准备工作是：准备训练样本、根据实际情况设置神经网络各层节点数及测量误差目标值与迭代次数（反向传播次数）、输入样本训练及检验。
1.1.2神经网络（例如BP 训练仪）训练的中止条件是什么？将网络输出结果与期望输出样本比较，计算其偏差。
若偏差小于给定的目标值，则训练结束；反之，则要调整网络结构参数，进行新的网络训练，直至偏差小于目标值。
如设置网络训练终止条件：如训练代数为1000，均方差指标为1*10-61.1.3如何根据检验结果判断训练好的网络可用来实测？将检验输入样本输入训练好的网络，并计算网络输出结果与期望输出样本的偏差。
神经认知科学实验报告
一、实验目的通过本次实验，我们旨在了解大脑神经元之间传递信号的过程，从而探讨决策、记忆和学习等认知功能。
通过使用MATLAB软件，我们模拟了不同数值模型在大脑神经元之间的信号传递过程，并对实验结果进行分析和讨论。
二、实验方法1. 实验材料（1）MATLAB软件（2）实验数据：神经元模型参数、突触权重、神经元数量等2. 实验步骤（1）单神经元模型：使用欧拉方法对积分和发射模型进行编码，以近似估算不同的电流I。
（2）神经网络：对环形网络的活动进行编码，该网络提供正反馈以关闭神经元，而负反馈则向较远的神经元提供反馈。
然后提供一个输入，该输入也取决于每个神经元的方向。
最后，测试有无连接时输入方向的变化如何影响神经元活动。
（3）学习与记忆：实现Bienenstock-Cooper-Munro（BCM）学习规则，在每次模拟开始时随机选择的两种输入模式。
在两个神经元之间执行尖峰时序相关可塑性（STDP），其中重量变化取决于与突触前神经元尖峰的时间差。
实现感知器以根据体重变化学习模式。
三、实验结果与分析1. 单神经元模型通过欧拉方法对积分和发射模型进行编码，我们得到了不同电流I下的神经元活动情况。
实验结果表明，当电流I增加时，神经元活动频率也随之增加，神经元放电阈值得到满足。
2. 神经网络在环形网络中，我们观察到正反馈和负反馈对神经元活动的影响。
实验结果表明，当存在连接时，输入方向的变化对神经元活动的影响较大；而当不存在连接时，输入方向的变化对神经元活动的影响较小。
3. 学习与记忆通过实现BCM学习规则，我们模拟了神经元之间的学习过程。
实验结果表明，在每次模拟开始时随机选择的两种输入模式下，神经元能够通过学习规则调整突触权重，从而实现输入模式的学习。
此外，我们通过实现STDP和感知器，进一步探讨了学习与记忆的过程。
实验结果表明，STDP能够使神经元在尖峰时序相关可塑性过程中调整突触权重，从而提高学习效果。
感知器能够根据体重变化学习模式，从而实现输入模式的学习。
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实验3 感知器神经网络的实现
一、实验目的:
1. 理解单层感知器的工作原理
2. 通过调节算法参数了解参数的变化对于感知器训练的影响
3. 了解单层感知器局限性
二、实验内容:
1. 使用Matlab编程实现单层感知器
2. 调节学习率η，观察对于不同学习率算法的收敛速度（迭代次数）
3. 用单层感知器处理非线性分类问题，观察结果
三、实验原理：
单层感知器：只有一层处理单元的感知器：
感知器的学习算法
采用感知器学习规则，训练步骤如下：
Step 1:
对各权值w0j(0), w2j(0), …, w nj(0), j=1, 2, …, m (m为计算层的节点数)赋予较小的非
零随机数，设置p=1；
Step 2:
输入样本对，其中
为期望的输出向量（教师信号），上标p表示样本对的模式序号，设样本总数为P，则p = 1, 2, …, P；
Step 3:
计算各节点的实际输出
Step 4:
调整各节点对应的权值，
η为学习率，用于控制调整速度，η值太大会影响训练的稳定性，太小则使训练的收敛速度变慢，一般取0<η≤1；
Step 5:
p=p+1,如果p ≤P,返回到Step2 ，否则转到Step 6 ；
Step 6:
如果感知器对所有样本的实际输出与期望输出相等，则停止;否则设置p=1，返回Step2。
实验要求：
用MATLAB/C/C++,实现上述算法
实验实例，在下面实例中任选一种进行实验。
一、用单层感知器实现“与”运算
“与”运算真值表：
x1 x2 y
0 0 0
0 1 0
1 0 0
1 1 1
二、用多层感知器实现“异或”运算
“异或”运算真值表：
x1 x2 y
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0。