神经网络设计基础：学习规则与模式识别

"神经网络设计-的两层网络-stochastic models information theory and lie groups volume 1" 本资源主要探讨了神经网络设计中的两层网络结构，通过一个具体的例子展示了神经网络的学习过程。在这个例子中，重点是计算均方误差、导数以及敏感性反向传播算法。 在神经网络中，两层网络通常指的是一个输入层和一个输出层之间有一个隐藏层的架构。在例题 Pl 1.5 中，我们关注的是如何计算网络的误差以及更新权重的过程。均方误差(e)是衡量预测输出与目标输出差异的标准，它由(t - a2)2 计算得出，其中 t 是目标值，a2 是网络的输出。 导数计算是梯度下降法的一部分，用于更新权重以减小误差。在这个例子中，导数旦国表示为与权重 w1 和偏置 b1 相关的项，计算中使用了 sigmoid 函数的导数。初始权值和偏置值被用来计算这些导数，然后用于调整网络参数。 敏感性反向传播算法(SBP)是一种常用的训练神经网络的方法，它通过反向传播误差来更新权重。在这个例子中，S2 是输出层节点 n2 的权重更新，计算公式为 -2(n2)(t-a)，而 SI 是隐藏层节点 nl 的权重更新，其计算涉及前一层节点的激活函数导数和后一层节点的敏感度。 这本书深入浅出地介绍了神经网络的基础知识，包括网络结构、学习规则和在模式识别等领域的应用。作者强调了实用性和完整性的结合，通过大量的例题帮助读者理解每个主题。尽管书中没有涵盖所有的神经网络结构和学习规则，也没有涉及硬件实现和生物基础，但它聚焦于设计过程中最核心的部分，适合高年级本科生和研究生作为入门教材。 每一章的结构包括目的、理论和实例、小结、例题、结束语、参考文献和习题，这样的布局有助于读者逐步学习和掌握神经网络的设计和应用。前六章为后续内容打下基础，第一章介绍了历史背景和基础知识，第二章阐述基本的神经网络结构，第三章通过模式识别问题展示不同网络类型的应用。 这本书对于想要学习神经网络设计的人来说，提供了丰富的理论和实践指导，帮助他们理解和应用两层网络及其学习算法。通过深入学习和练习，读者能够掌握神经网络的基本原理，并具备解决实际问题的能力。