人工神经网络教程:网络学习与权值调整

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"《人工神经网络教程》是韩力群编著的一本关于人工神经网络的教材,由北京邮电大学出版社出版。本书详细阐述了人工神经网络的基础理论、设计方法以及实际应用案例,旨在帮助读者理解神经网络的基本原理、模型和应用。书中避免过于复杂的数学推导,侧重于实例解释,适合控制与信息类专业研究生和智能科学与技术本科学生阅读。内容包括竞争学习算法,如胜者为王的竞争学习,其中讨论了神经元的输出规则和权值调整过程。此外,书中还介绍了人工神经网络的自组织学习机制,特别是如何通过随机初始化权向量并利用竞争机制自动发现输入模式的类别划分。" 在《网络输出与权值调整-redis命令参考手册完整版》这个主题中,虽然主要探讨的是人工神经网络而非Redis命令,但我们可以看到其中涉及到的神经网络学习机制。胜者为王的竞争学习算法是一种在神经网络中实现分类和聚类的方法。在这个算法中,每个神经元都有一个权值向量,当输入模式到来时,神经元根据其权值向量与输入模式之间的相似度竞争。获胜的神经元(即与输入模式最匹配的神经元)将其输出设置为1,其他神经元的输出为0。 学习过程中,只有获胜的神经元有权调整其权值向量,这通过式(4.7)进行,新权值向量等于旧权值加上一个调整量,这个调整量是输入模式与原权值向量差的α倍,α是学习率。当i≠j倡时,其他神经元的权值不变,表明它们被抑制,无法更新,这一过程体现了“胜者”的抑制作用。 此外,由于权值调整可能导致向量长度变化,所以调整后需要对权值向量进行重新归一化,确保其保持单位长度。训练过程会持续进行,直到学习率减小到一定阈值或者达到预设的训练轮数。 在竞争学习的几何意义中,输入模式和神经元的权向量可以被视为二维空间中的点,通过计算点积来确定距离和相似度。在自组织网络的训练初期,权向量是随机初始化的。随着训练的进行,神经元的权向量会逐渐靠近输入模式,从而形成对输入数据的有效分类。 总结来说,《人工神经网络教程》中提到的内容是关于神经网络中的竞争学习策略,它是一种无监督学习方法,能够在没有明确类别信息的情况下自动发现输入模式的结构和类别。这对于理解和应用神经网络进行数据聚类和分类具有重要的理论价值。