NN Functions a program in Lisp to demonstrate working of an artificial neuron. (Enter an input vector X and weight vector W. Calculate weighted sum XW. Transform this using signal or activation functions like logistic, threshold, hyperbolic-tangent, linear, exponential, sigmoid or some other functions (syntax provided) and display the output).
标签： demonstrate artificial Functions program
上传时间： 2013-12-30
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% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; T=[54248 162787 168380 314797; 28614 63958 69637 82898; 86002 402710 644415 328084; 230802 445102 362823 335913; 60257 127892 76753 73541; 34615 93532 80762 110049; 56783 172907 164548 144040]; @907 117437 120368 130179]; m=max(max(P)); n=max(max(T)); P=P'/m; T=T'/n; %-------------------------------------------------------------------------% pr(1:9,1)=0; %输入矢量的取值范围矩阵 pr(1:9,2)=1; bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm'); %建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元 %tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用sigmoid传输函数 %tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用sigmoid传输函数 %trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数 %learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数 net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步 net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001 net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果 net.trainParam.lr=0.05; %学习速率0.05 bpnet=train(bpnet,P,T); %------------------------------------------------------------------------- p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; p=p'/m; r=sim(bpnet,p); R=r'*n; display(R);
上传时间： 2016-05-28
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学python必备，数学得搞好 ，嘿嘿嘿本书的目的在于提供理解神经网络所需的数学基础知识。为了便于 读者直观地理解，书中使用大量图片，并通过具体示例来介绍。因 此，本书将数学的严谨性放在第二位。 深度学习的世界是丰富多彩的，本书主要考虑阶层型神经网络和卷 积神经网络在图像识别中的应用。 本书将 sigmoid 函数作为激活函数，除此之外也可以考虑其他函 数。 本书以最小二乘法作为数学上的最优化的基础，除此之外也可以考 虑其他方法。 神经网络可分为有监督学习和无监督学习两类。本书主要讲解有监 督学习。 人工智能相关的文献之所以难读，其中一个原因就是各文献所用的 符号不统一。本书采用的是相关文献中常用的符号。 本书使用 Excel 进行理论验证。Excel 是一个非常优秀的工具，能 够在工作表上可视化地展现逻辑，有助于我们理解。因此，相应的 项目需要以 Excel 的基础知识为前提。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：kingwide
神经网络神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从此开创了神经科学理论研究的时代。M-P模型，是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的神经元模型。权重当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入都将具有分配给它的一个关联权重。随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。偏置除了权重之外，另一个被应用于输入的线性分量被称为偏置。它被加到权重与输入相乘的结果中。添加偏置的目的是改变权重与输入相乘所得结果的范围。激活函数激活函数的主要作用是加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的缺陷，在整个神经网络中至关重要。常用的激活函数有sigmoid、Tanh、ReLU。
上传时间： 2022-06-24
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