文档介绍：人工神经元网络控制论网络模型
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引言
前向神经网络模型
神经网络控制基础
非线性动态系统的神经网其学****的方法是梯度下降法。
最常见的学****算法有δ规则、模拟退火学****规则。
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无导师学****br/>学****表现为自适应实现输入空间的检测规则。它常用于ART、Kohonen自组织网络。
在这类学****规则中,关键不在于实际节点的输出怎样与外部的期望输出相一致，而在于调整参数以反映观察事件的分布。
例如Winner-Take-All 学****规则 。
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引言
神经元模型
神经网络的模型分类
神经网络的学****算法
神经网络的泛化能力
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神经网络的泛化能力
当输入矢量与样本输入矢量存在差异时，其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。这种能力就称为神经网络的泛化能力。
在有导师指导下的学****中，泛化能力可以定义为训练误差和测试误差之差。
与输入矢量的个数、网络的节点数和权值与训练样本集数目之间存在密切的关系。
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引言
前向神经网络模型
神经网络控制基础
非线性动态系统的神经网络辨识
神经网络控制的学****机制
神经网络控制器的设计
动态神经网络模型
单一神经元控制法
目录
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前向神经网络模型
网络结构
多层传播网络的BP学****算法
快速的BP改进算法
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网络结构
单一神经元
1
2
3
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单一神经元
w0 为阈值，
wj 决定第j个输入的突触权系数。
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单层神经网络结构
x0=1
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多层神经网络结构
以单隐含层网络为例：
Oj为隐含层的激励
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前向神经网络模型
网络结构
多层传播网络的BP学****算法
快速的BP改进算法
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多层传播网络的BP学****算法
基本思想
单层网络的学****算法
多层前向网络学****算法
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1. 有导师学****的基本思想
性能指标为
φ（·）是一个正定的、可微的凸函数 ，常取
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2. 单层网络的学****算法
激励函数为线性函数时，可通过最小二乘法来 学****br/>
激励函数为非线性函数时，可采用Delta规则，即梯度法，有
α是学****因子
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4. 多层前向网络学****算法
针对多层前向网络
有导师学****br/>*
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网络模型
第r＋1个隐含层：
输出层
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采用梯度法：
其中：
定义广义误差 ：
可得：
BP学****算法
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反向误差传播
输出层时，有：
隐含层时，有：
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