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人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 －－可以试一试
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人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 零.说在前面的一番话 大家好，这个程序是我自己做的，为了学习的方便和用于研究目的。 其运用了人工神经网络中的前向网终的BP网络的理论，还结合了Hebb学 习规则，使其具有一定的学习、自适应和分辩能力。 本来，只做了个感知器的模型，后将多个感知器用BP网络连结， 做成一个"人工大脑"。对这个"大脑"的操作，有两种，一种是学习功能， 一种是处理功能。但在神经网络"学习"过程中要输入很多的样本来测试数 据。为了方便，我为这个神经网络做了套指令系统。也就是说，将要学习 的样本数据做成"指令"，把神经网络当作"CPU"让它来处理，就方便了许多。 当然，这些学习样本还可以存成文件的，以便以后再研究时用。 现在，我把这个程序拿出来和大家分享，大家可以任意"训练"这个 "人工大脑"，说不定有奇迹发生哦! 一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是 指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表 示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成 串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的 信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维 方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布 储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程 来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力 学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经 元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现 的行为却是极其丰富多彩的。 [人工神经网络的工作原理] 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以 人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定 当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络 的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各 连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给 网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到 网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也 就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值 增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加 权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小 犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字 母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络 判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了 成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络 再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一 般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就 越多。 [ Last edited by 幻影无痕 on 2006-10-30 at 13:45 ] |
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