神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配套Chpres

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配套Chpres第1頁(yè)/共16頁(yè)蘋果/香蕉分類器分類器傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第2頁(yè)/共16頁(yè)標(biāo)準(zhǔn)向量模式標(biāo)準(zhǔn)香蕉模式標(biāo)準(zhǔn)蘋果模式形狀:{1:圓形;-1:非圓形}質(zhì)地:{1:光滑;-1:粗糙}重量:{1:大于1磅;-1:小于1磅}度量向量形狀重量質(zhì)地第3頁(yè)/共16頁(yè)感知機(jī)(Perceptron)第4頁(yè)/共16頁(yè)兩輸入的情況判定邊界p1+2p2–2=0b=-2第5頁(yè)/共16頁(yè)蘋果/香蕉例子能夠區(qū)分蘋果和香蕉的判定邊界可以是：所以得：W=[-1,0,0],b=0。權(quán)向量應(yīng)該與判定邊界正交，并且指向可以生成輸出為１的向量的方向．偏置值決定了判定邊界的位置。如果輸入是香蕉時(shí)，希望感知機(jī)輸出為１；是蘋果時(shí)為-1．由此可得：第6頁(yè)/共16頁(yè)測(cè)試感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)香蕉:蘋果:“粗糙”香蕉:第7頁(yè)/共16頁(yè)海明網(wǎng)絡(luò)海明距離：兩個(gè)二進(jìn)制向量中不同元素的個(gè)數(shù)。海明網(wǎng)：網(wǎng)絡(luò)輸出為非零值的神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)模式與輸入模式的海明距離最近。第8頁(yè)/共16頁(yè)前饋層前饋層用于實(shí)現(xiàn)每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式和輸入模式之間的相關(guān)檢測(cè)．可用標(biāo)準(zhǔn)模式設(shè)置權(quán)矩陣的行．用于香蕉/蘋果例子，有：第9頁(yè)/共16頁(yè)反饋（遞歸）層第10頁(yè)/共16頁(yè)海明網(wǎng)操作輸入(粗糙香蕉)第一層第11頁(yè)/共16頁(yè)海明網(wǎng)操作第二層選擇第一個(gè)神經(jīng)元所代表的標(biāo)準(zhǔn)模式（香蕉）作為匹配結(jié)果第12頁(yè)/共16頁(yè)Hopfield網(wǎng)絡(luò)第13頁(yè)/共16頁(yè)蘋果/香蕉問(wèn)題測(cè)試:“粗糙”香蕉(香蕉)第14頁(yè)/共16頁(yè)小結(jié)感知機(jī)前饋網(wǎng)絡(luò)線性判定邊界一個(gè)神經(jīng)元給出判定結(jié)果海明網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)第一層–模式匹配(內(nèi)積)第二層–競(jìng)爭(zhēng)(勝者決定一切)神經(jīng)元數(shù)=標(biāo)準(zhǔn)模式數(shù)Hopfield網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)輸出收斂于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式神經(jīng)元數(shù)