4-1、神经元的种类有哪些
它们的函数关系如何
4-2、为什么由简单的神经元连接而成的神经网络具有非常强大的功能
4-3、神经网络按连接方式分有哪几类
四、计算题1、如图4-24所示的多层前向传播神经网络结构
假设对于期望的输入[x,x]二[13],[y,y]二[0
网络权系数的初始值见图
试用BP算法训12d1d2练此网络
并详细写出第一次迭代学习的计算结果
这里,取神经元激励函数f(x)=-一
学习步长为耳二1
最大迭代次数为iterafemax
(四1+e-x舍五入,精确到小数后1位)4-1、答案:神经元模型是生物神经元的抽象和模拟
它是模拟生物神经元的结构和功能、并从数学角度抽象出来的一个基本单元
它是神经网络的最基本的组成部分
神经元一般是多输入-单输出的非线性器件
模型可以描述为Net=工wx+s-0iijjiiju=f(Net)iiy二g(u)二h(Net)iii假设g(u)二u,即y二f(Net)iiiiu为神经元的内部状态;0为阀值;x为输入信号,j=1,
,n;w为表示从u单iiiijj元到u单元的连接权系数;s为外部输入信号
ii分段线性型0Net