文档介绍：MATLAB神经网络工具箱中神经网络模型
MATLAB神经网络工具箱神经网络模型
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神经网络工具箱介绍
MATLAB 7对应神经网络工具箱版本为Version ,它以神经网络理论为基础,利用MATLAB脚来动作。一些自组织竞争型神经网络就属于这种类型。
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互连网络
互连网络有局部互连和全互连两种。全互连网络中每个神经元都与其它神经元相连。局部互连是指互连只是局部，有些神经元之间没有连接关系。Hopfield网络和Boltzmann机属于互连网络类型。
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神经网络学****方式
有教师学****监督学****br/>MATLAB神经网络工具箱神经网络模型
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(1)均方误差mse(mean squared error)
误差信号不一样定义:
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(2)平均绝对误差mae (mean absolute error)
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(3)误差平方和sse(sum squared error)
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无教师学****无监督学****br/>MATLAB神经网络工具箱神经网络模型
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MATLAB工具箱中神经网络结构

在
中，令
，
,则
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人工神经元普通模型
由此组***工神经元普通模型，以下列图所表示。
上式可写成矩阵向量形式：a=f(Wp+b)
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由S个神经元组成单层网络
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MATLAB工具箱中神经网络结构
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多层网络简化表示:
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MATLAB神经网络工具箱中神经网络模型
基本概念:
标量:小写字母,如a,b,c等;
列向量:小写黑体字母,如a,b,c等,意为一列数;
矩阵向量:大写黑体字母,如A,B,C等
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权值矩阵向量W(t)
标量元素 ,i为行,j为列,t为时间或迭代函数
列向量
行向量
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阈值向量b(t)
标量元素 ,i为行,t为时间或迭代函数
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网络层符号
加权和: ,m为第m个网络层, 为第个神经元,n为加权和
网络层输出: , m为第m个网络层, 为第个神经元,a为输出
输入层权值矩阵 ,网络层权值矩阵 ,其中,上标k,l表示第l个网络层到第k个网络层连接权值矩阵向量
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例: 表示输入向量第R个输入元素到输入层第个神经元连接权.
表示……
表示…
第i个网络层第个神经元阈值
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例:
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n1为第一层神经元中间运算结果,即连接权向量与阈值向量加权和,大小为
,即
a1为第一层神经元输出向量,大小为
,
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神经网络层数为神经元网络层数目加1,即隐层数目加1.
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多层神经网络结构
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多层网络简化形式
图中:
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说明:
输入层神经元个数决定IW行数,输入向量元素个数决定IW列数,即S1行R列.
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细胞矩阵:将多个矩阵向量作为细胞矩阵”细胞”(Cell),细胞矩阵各个元素值为对应细胞大小和数值类型
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