随笔分类 - 人工神经网络
人工神经网络的java实现
摘要:下面是几个城市的GDP等信息,根据这些信息,写一个SOM网络,使之对下面城市进行聚类。并且,将结果画在一个二维平面上。 //表1中,X。为人均GDP(元);X2为工业总产值(亿元);X。为社会消费品零售总额(亿元);x。为批发零售贸易总额(亿元);x。为地区货运总量(万吨),表1中数据来自2002年
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摘要:这个网络的内部使用的是hebb学习规则 贴上两段代码: 下面就是StandHopfieldLearning类的实现,里面标红的地方就是hebb学习规则,权重为输入和输出的乘积:
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摘要:大致原理和一种优化的方案,如下图,公式打字太麻烦,于是用手搞定。
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摘要:LMS算法,即为最小均方差,求的是误差的平方和最小。 利用梯度下降,所谓的梯度下降,本质上就是利用导数的性质来求极值点的位置,导数在这个的附近,一边是大于零,一边又是小于零的,如此而已。。。 而这个里,导数的正负性,是依靠误差的正负来决定的,懒得多说,大致如图:
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摘要:本篇只给出实现的代码,下一篇将讲一讲实现的原理,及其Adline网络中的LMS算法原理。 包含两个类: 网络类: 运行的结果截图:
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摘要:要求如下: 所以当神经元输出函数选择在硬极函数的时候,如果想分成上面的四个类型,则必须要2个神经元,其实至于所有的分类问题,n个神经元则可以分成2的n次方类型。 又前一节所证明出来的关系有: 从而算出了所有的权重的值。。 代码实现如下: 第一个类是用来操实际操作的类,真正核心的内容是在Percept
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摘要:虽然按照上面的方式证明出来,但感觉之中,似乎依旧是不严密的, 如下: 如果直线是2x+2y+1=0 那么(-1,1)也是其平行向量 ,.那么(1,1)依旧是法向量 此时,直线经过(0,-1/2)这个点,这样的话b=1/2,得到的直线,就是x+y+1/2=0 ,化简一下,得到的直线是2x+2y+1=0
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摘要:由于公式书写太过麻烦,所以上传设计的手稿过程,为如下:
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