神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及運行原理前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測小波網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做分類人腦智能（生物神經(jīng)系統(tǒng)）大腦內(nèi)約含1000億個神元神經(jīng)系統(tǒng)是由這些神經(jīng)元經(jīng)過高度的組織與相互作用而構(gòu)成的復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元神經(jīng)元突觸w人腦智能（生物神經(jīng)系統(tǒng)）神經(jīng)系統(tǒng)是有大量的神經(jīng)元經(jīng)過高度的組織與相互作用而構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元與神經(jīng)元之間通過突觸連接傳遞信息（相互作用）前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及運行原理前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測小波網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)＝神經(jīng)元＋連接神經(jīng)元神經(jīng)元連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類無反饋網(wǎng)絡(luò)：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有反饋網(wǎng)絡(luò)：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點：神經(jīng)元之間有反饋連接多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運行方式第1層（隱含層）第2層（隱含層）第3層（輸出層）第0層（輸入層）輸入層MathModel多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運行方式第0層（輸入層）第1層（隱含層）第2層（輸出層）pa神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1、輸入節(jié)點數(shù)，輸出神經(jīng)元個數(shù)2、隱層數(shù)，每個隱層中神經(jīng)元個數(shù)3、每個神經(jīng)元的傳遞函數(shù)f，權(quán)值W運行原理多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運行方式

hardlim函數(shù)：

logsig函數(shù)：

tansig函數(shù)：

purelin函數(shù)：

小波基函數(shù)：

常見的傳遞函數(shù)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)怎樣用這類網(wǎng)絡(luò)模型模擬智能行為？學(xué)習(xí)、分類、識別、預(yù)測等前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及運行原理前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測小波網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測前饋NN的學(xué)習(xí)MathModel學(xué)習(xí)pa神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)香蕉的樣子p香蕉的名字t訓(xùn)練樣本W(wǎng)hatisnetworklearning?TheprocessofnetworkchangingconnectionweightsW前饋NN的學(xué)習(xí)?

SupervisedLearning

Networkisprovidedwithasetofexamples ofpropernetworkbehavior(inputs/targets)前饋NN的學(xué)習(xí)MathModel有監(jiān)督的學(xué)習(xí)輸入輸出目標(biāo)前饋NN學(xué)習(xí)目的：調(diào)節(jié)連接權(quán)pa神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)過程輸出目標(biāo)輸入W(old)W(new)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)：通過樣本不斷調(diào)整權(quán)值學(xué)習(xí)好以后的網(wǎng)絡(luò)：權(quán)值不再改變，所學(xué)的知識存儲在權(quán)值中香蕉的樣子香蕉的名字pa神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)過程輸出目標(biāo)輸入問題：怎樣調(diào)整W？學(xué)習(xí)算法LearningsamplesLearningalgorithm權(quán)值的更新：多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運行方式第1層（隱含層）第2層（隱含層）第3層（輸出層）第0層（輸入層）單層網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)學(xué)模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號前向傳播誤差反向傳播信號前向傳播ForwardPropagationpaBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運行方式第1層（隱含層）第2層（隱含層）第3層（輸出層）第0層（輸入層）Backpropagation誤差反向傳播Sensitivity：WeightUpdateBP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入層節(jié)點個數(shù)、隱層個數(shù)、輸出層神經(jīng)元個數(shù)，傳遞函數(shù)。如1-2-