在主要神经网络如BP网 络,Hopfield网络,ART网络和Kohonen网络中;BP网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的;而ART网络和 Kohonen网络则无需教师信号就可以学习。所谓教师信号,就是在神经网络学习中由外部提供的模式样本信号。 一、感知器的学习结构 感知器的学习是神经网络最典型的学习。 目前,在控制上应用的是...
BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。
其实DNN和ANN都是一种人工神经网络,所以可以说DNN属于ANN的一个分支。但是过去传统的神经网络ANN(Artifical Neural Network),都是层次较少的网络型结构,所以又被称为浅层网络(shallow neural network),DNN与传统SNN的区别就在于其网络层次结构更多,等复杂,因此由于其层次更多,在图论上说就是图的深度更深,所以被冠名...
径向基函数人工神经网络
BP神经网络 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。实际上,1989年Robert Hecht-Nielsen证明了对于任何闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐含层的BP网络来逼近,这...
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
1.1.BP(Error Back Propagation)算法 BP网络是1986年由RumelHart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。他的学习规则是使用最速下降法,通过反向传...