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前馈神经网络的分类

前馈神经网络的分类

更新时间:2023-06-30 22:53:05

前馈神经网络的分类

单层前馈神经网络是最简单的一种人工神经网络,其只包含一个输出层,输出层上节点的值(输出值)通过输入值乘以权重值直接得到。取出其中一个元进行讨论,其输入到输出的变换关系为

上式中, 是输入特征向量, 是 到 的连接权,输出量 是按照不同特征的分类结果。 多层前馈神经网络有一个输入层,中间有一个或多个隐含层,有一个输出层。多层感知器网络中的输入与输出变换关系为

这时每一层相当于一个单层前馈神经网络,如对第层,它形成一个维的超平面。它对于该层的输入模式进行线性分类,但是由于多层的组合,最终可以实现对输入模式的较复杂的分类。

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