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前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型_第2頁(yè)
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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一般包含輸入層、輸出層、及隱含層，隱含層可以是一層或多層。各神經(jīng)元只接收前一層的輸出作為自己的輸入，并且將其輸出給下一層，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋。每一個(gè)神經(jīng)元都可以有任意多個(gè)輸入，但只允許有一個(gè)輸出。圖1選擇只含一個(gè)隱含層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其原理框圖如圖1所示。圖1 三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖輸入層隱含層輸出層圖中，只有前向輸出，各層神經(jīng)元之間的連接用權(quán)值表示。設(shè)輸入層有個(gè)輸入信號(hào)，其中任一輸入信號(hào)用表示；隱含層有個(gè)神經(jīng)元，任一隱含層神經(jīng)元用表示；輸入層與隱含層間的連接權(quán)值為，；隱含層與輸出層的連接權(quán)值為。假定隱含層神經(jīng)元的輸入為，輸出為；輸出層神

2、經(jīng)元的輸入為，網(wǎng)絡(luò)總輸出為。則此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)方程可表示為： 式中，表示隱含層、輸出層的輸入和輸出之間的傳遞函數(shù)，也稱為激勵(lì)函數(shù)。定義代價(jià)函數(shù)為瞬時(shí)均方誤差： 式中，為訓(xùn)練信號(hào)。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層輸出層隱層圖2 對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖2為典型的對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有三層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層，隱層和輸出層，在隱層的權(quán)值疊加中，引入了輸入的前一時(shí)刻的輸出作為反饋控制信號(hào)。選用這種網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，可以直觀的體現(xiàn)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模式和工作方式。設(shè)輸入層與隱層間的連接權(quán)值為 ，隱層與輸出層之間的權(quán)值為，遞歸層的權(quán)值為。設(shè)輸入層的輸入為，隱層的輸入為，輸出為，輸出層的輸入為，輸出層的輸出為，則對(duì)角遞歸神

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