第五章突触动力学Ⅱ：有监督学习 当现有的先验知识不完全时，就需要学习。学习的方式 取决于这一先验信息不完全的程度。在监督学习过程中，假 设已知未来学习系统的期望响应，并且使用期望值与实际值 的差值（即学习系统的误差）去修正系统的行为。而在非监 督学习中是不了解学习系统的期望响应的。 ---Ya.Z.Tsypkin 神经网络通过向环境获取知识并改进自身性能。一般是 按某种预定的度量调节自身的参数（如权值）随时间逐步达 到的。 ----B.F.Skinner
第五章 突触动力学Ⅱ：有监督学习 当现有的先验知识不完全时，就需要学习。学习的方式 取决于这一先验信息不完全的程度。在监督学习过程中，假 设已知未来学习系统的期望响应，并且使用期望值与实际值 的差值（即学习系统的误差）去修正系统的行为。而在非监 督学习中是不了解学习系统的期望响应的。 －－－－Ya.Z.Tsypkin 神经网络通过向环境获取知识并改进自身性能。一般是 按某种预定的度量调节自身的参数（如权值）随时间逐步达 到的。 －－－－B.F.Skinner
本章论述要点： 神经网络的分类： 按网络结构分为：反馈网络和前馈网络； 按学习方式分为：监督学习和非监督学习。 本章论述内容： 前馈网络的监督学习算法，包括感知器算法、最小均方误差算法和 反向传播(BP)算法。 理论基础： 本章论述了监督学习是对未知平均误差层的随机近似，即给定观察 得到的随机矢量样本对： (x1,y),(x2,2),…(xmym) 要估计一个未知函数：f:x一y,并且使期望误差函数EU]最小。误 差定义为期望特性与实际特性之差
本章论述要点： 神经网络的分类： 按网络结构分为：反馈网络和前馈网络； 按学习方式分为：监督学习和非监督学习。 本章论述内容： 前馈网络的监督学习算法，包括感知器算法、最小均方误差算法和 反向传播（BP） 算法。 理论基础： 本章论述了监督学习是对未知平均误差层的随机近似，即给定观察 得到的随机矢量样本对： 1 1 2 2 ( , ), ( , ), ( , ) m m x y x y x y 要估计一个未知函数：f : x—y，并且使期望误差函数E[J]最小。误 差定义为期望特性与实际特性之差
前债网络： 隐层 输 入节点 输出 计算单元 上图即为前馈神经网络的结构示意图。各神经元接受前一级输入， 并输出到下一级，无反馈。输入、输出节点称为可见层，其他中间 层称为隐层
前馈网络： 输出 隐层 输 入 节 点 计算单元 上图即为前馈神经网络的结构示意图。各神经元接受前一级输入， 并输出到下一级，无反馈。输入、输出节点称为可见层，其他中间 层称为隐层
监督学习； 有监督学习有时也叫有教师学习，“教师”在这里要对一组给定的 输入提供应有的输出结果。这组已知的输入一输出数据就称为训练样本 集。学习系统如下图： 描述环境状态 环境 的信号 教师 应有 响应 学习 实际响应 系统 误差信号
监督学习： 有监督学习有时也叫有教师学习，“教师”在这里要对一组给定的 输入提供应有的输出结果。这组已知的输入－输出数据就称为训练样本 集。学习系统如下图： 环境 教师 学习 系统 实际响应 误差信号 应有 响应 描述环境状态 的信号 + -
论述内容： >有监督的函数估计 >有监督的学习相当于操作性条件反射 >有监督的学习相当于有先验知识的随机模式学习 >算法，感知器，LMS,BP
➢ 有监督的函数估计 ➢ 有监督的学习相当于操作性条件反射 ➢ 有监督的学习相当于有先验知识的随机模式学习 ➢ 算法，感知器，LMS，BP 论述内容：