Artificial Neural Networks

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2.5 微分及其应用. 三、可微的条件 一、问题的提出 二、微分的定义 六、微分的形式不变性 四、微分的几何意义 五、微分的求法 八、小结 七、微分在近似计算中的应用.
金融一班 王亚飞 王亚飞 王浩浩 王浩浩 吴海玥 吴海玥 我 连云港 的 家 乡 连云港 连云港,位于东经118°24′~119°48′和北纬 34°~35°07′之间,古称郁洲、海州,民国时称 连云市,建国后称新海连市,别称“港城”。东 西长129公里,南北宽约132公里,水域面积 平方公里。连云港市也是我国于1984年.
中医内科 陈良金. 目的要求: 熟悉虚劳的证候特征。 了解虚劳的发病与气血阴阳及五脏的关系。 掌握虚劳和肺痨及一般虚证的区别与联系。 掌握虚劳的治疗要点。 熟悉虚劳各个证型的辨证论治。 了解虚劳的预后及调摄护理。
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第十二章 病历书写与要求 病历病历 医务人员在医疗中形成的文字、符号、图表、 影像、切片等资料的总和。 病历书写 通过诊法、诊断、治疗、护理等医疗活动获得有关资 料,进行归纳、分析、整理形成医疗活动记录行为。 病历意义 A 诊疗等的源文件; B 复 / 转 / 会诊,解决医疗纠纷、判定法律责任、医疗保险等的资料和依据;
平面构成 第六章 平面构成形式与法则 — 破规与变异. 第七章 平面构成形式与法则 — 破规与变异 破规与变异构成的形式、有下列四类: 一、特异构成 特异构成。其表现特征是,在普遍相同性质的事物 当中,有个别异质性的事物,便会立即显现出来。
配备计算机教室、多媒体教室、图书室、卫生室、 实验室、仪器室、音体美劳器材室、心理咨询室、少先 队活动室、教师集体备课室等专用教室。实验室、仪器 室全部按照省标准配备器材,演示实验开设率达 100% 。 学校现有图书 6050 册,生均 40 册。有一个 200 米环形跑 道的运动场地。 学校基本情况.
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人工神经网络 Artificial Neural Networks
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Artificial Neural Networks ANN Artificial Neural Networks

人工神经网络是一个非线性的有向图,图中含有可以通过改变权大小来存放模式的加权边,并且可以从不完整的或未知的输入找到模式。

擅长两个方面: 目前应用: 对大量的数据进行分类,并且只有较少的几种情况; 必须学习一个复杂的非线性映射。 人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅助决策等方面。 在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、求组合优化问题的最佳解的近似解(不是最佳近似解)等方面也有较好的应用。

人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。 输入:X=(x1,x2,…,xn) 联接权:W=(w1,w2,…,wn)T xn wn ∑ x1 w1 x2 w2 net=XW … 人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。 输入:X=(x1,x2,…,xn) 联接权:W=(w1,w2,…,wn)T 网络输入: net=∑xiwi 向量形式: net=XW

4、S形函数 a+b o (0,c) net a c=a+b/2 2018/11/19

2、弱点:训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。 3、优点:广泛的适应性和有效性。 1、BP算法的出现 非循环多级网络的训练算法 UCSD PDP小组的Rumelhart、Hinton和Williams1986年独立地给出了BP算法清楚而简单的描述 1982年,Paker就完成了相似的工作 1974年,Werbos已提出了该方法 2、弱点:训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。 3、优点:广泛的适应性和有效性。

输出函数分析 应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内 可以用其它的函数作为激活函数,只要该函数是处处可导的 0.5 f ′(net)   0.5 f ′(net) 0.25 o 1   1 (0,0.5)  net (0,0) o 应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内 可以用其它的函数作为激活函数,只要该函数是处处可导的 2018/11/19

网络的拓扑结构 x1 o1 输出层 隐藏层 输入层 x2 o2 om xn … W(1) W(2) W(3) W(L) 2018/11/19

网络的拓扑结构 x1 o1 输出层 隐藏层 输入层 x2 o2 om xn … W V 2018/11/19

2、向后传播阶段——误差传播阶段: (1)计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差; (2)按极小化误差的方式调整权矩阵。 (3)网络关于第p个样本的误差测度: (4) 网络关于整个样本集的误差测度: 2018/11/19

1、输出层权的调整 ∆wpq wpq= wpq+∆wpq ∆wpq=αδqop =αfn′ (netq)(yq-oq)op ANp ANq 第L-1层 第L层 ∆wpq wpq= wpq+∆wpq ∆wpq=αδqop =αfn′ (netq)(yq-oq)op =αoq(1-oq) (yq-oq)op 2018/11/19

2、隐藏层权的调整 ANp ANq ANh vhp δpk-1 δ1k wp1 wpq δqk wpm δmk 第k-2层 第k层 …   2018/11/19

基本BP算法 neti=x1w1i+x2w2i+…+xnwni 2018/11/19

clc clc; clear; close all; ld=200; x=rand(2,ld); x=(x-0.5)*3; x1=x(1,:); x2=x(2,:); F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);

net=newff(minmax(x),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 1e-3; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.8; [net,tr]=train(net,x,F);

interval=0.1; [x1, x2]=meshgrid(-1.5:interval:1.5); F = 20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2); mesh(x1,x2,F); Surf(x1,x2,F);

interval=0.1; [i, j]=meshgrid(-1.5:interval:1.5); row=size(i); tx1=i(:); tx1=tx1'; tx2=j(:); tx2=tx2'; tx=[tx1;tx2]; %testing ty=sim(net,tx); v=reshape(ty,row); figure subplot(1,3,2) mesh(i,j,v);