【例6.2】
训练神经网络建立分类模型，能够识别购买BMW5的顾客性别 是“男”还是“女”。
神经网络分类模型的输出设置
• 目标——建立输出为性别值的神经网络分类模型识别顾客的性别。 • 方法——
1）设计有一个输出层节点的体系结构，设置1和0分别为男顾客和女顾 客的理想输出。在不能清晰分类的情况下，使用检验集数据来帮助；
•
图1飞蠓的触角长和翼长
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开 • 例如；取 A ＝（ 1.44 ， 2.10 ）和 B ＝ (1.10 ， 1.16) ， 过A B两点作一条直线： • y＝ 1.47x - 0.017 • 其中X表示触角长；y表示翼长． • 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
1. 相似性学习(例 子学习) 2. 基于命令学习
强化学习是一种边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型
6.1.2 神经网络的输入和输出数据格式
1、神经网络输入格式
– 落在[0，1]闭区间内的数值类型(归一化后的数据)。 – 实际应用中，需要将分类数据变换为[0,1]区间的数值数据。 – 两种方法——
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6.2.1 反向传播（Back Propagation）
• 分类结果 ： (1.24 ， 1.80) ， (1.28 ， 1.84) 属于 Af 类； (1.40，2.04）属于 Apf类．
图2 分类直线图
•缺陷：根据什么原则确定分类直线？
• 若取A=(1.46,2.10), B=(1.1,1.6)不变，则分类直线 变为 y=1.39x+0.071 分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类 • 哪一分类直线才是正确的呢？ • 因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的 问题．一般地讲，应该充分利用已知的数据信息 来确定判别直线．
表6.1 “账户类型”属性的分类-数值变换
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常见的数据归一化方法
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6.1.2 神经网络的输入和输出数据格式
2、神经网络输出格式
– 神经网络的输出结点表示为[0，1]区间内的连续值。 – 如果神经网络是分类模型，需要对输出进行变换。
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• 问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和 翼长分别为(l.24,1.80); (l.28，1.84)；（1.40， 2.04）．问它们应分别属于哪一个种类？ 解法一： • 把翼长作纵坐标，触角长作横坐标；那么每个 蚊子的翼长和触角决定了坐标平面的一个点.其 中 6个蚊子属于 APf类；用黑点“·”表示；9个 蚊子属 Af类；用小圆圈“。”表示． • 得到的结果见图1
【例6.3】
一个用于房屋估价的神经网络已经训练成功，该网络的输出数 据为0.18，需要根据该值还原房屋的真正的预估价格（房屋价 格范围限定在100到1000（单位：万元）之间）。
计算
• 问题——根据[0,1]区间内的神经网络输出的房屋预估价格和房屋 原始价格区间，计算房屋真正的预估价格。 • 解决方法——进行[0,1]区间数据归一化变换的逆变换。
第6章 神经网络
神经网络概述 神经网络训练 神经网络模型的优势和缺点
本章目标
• 了解神经网络基本概念
•
• •
了解神经网络的输入和输出数据的格式
了解激励函数 掌握反向传播学习方法
•
• •
了解自组织映射无指导聚类方法
学会应用Bp算法建立前馈神经网络 了解神经网络模型的优势和缺点
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所以，学习规则就是权值修正规则。
2.学习方法分类
从不同角度考虑，神经网络的学习方法有不同的
分类。表1列出了常见的几种分类情况。
神经网络学习
表1
外部影响
神经网络学习方法的常见分类
内部变化 算法性质 输入要求
1. 有监督学习 2. 强化学习 3. 无监督学习
1. 权值修正 1. 确定性学习 2. 拓扑变化 2. 随机性学习 3. 权值与拓扑 变化
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6.1.1神经网络模型
• 人脑神经网络： –人脑中约有140亿个神经细胞 –根据Stubbz的估计这些细胞被安排在约１０００ 个主要模块内，每个模块上有上百个神经网络， 每个网络约有１０万个神经细胞。 • 如果将多个神经元按某种的拓扑结构连接起来，就 构成了神经网络。 根据连接的拓扑结构不同，神经网络可分为四大类： 分层前向网络、反馈前向网络、互连前向网络、广 泛互连网络。
f ( x)
1 1 e x
式6.8
x
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图6.2
S形函数
6.2 神经网络训练
常用学习算法
• 反向传播学习算法（Backpropagation Learning，BP） • 多种改进的BP算法 • 基于随机搜索策略的智能优化算法，包括遗传算法、 免疫算法和粒子群算法、混沌算法等。
– 必须输出[0,1]之间的值； – 在充分活跃时，将输出一个接近1的值。
• 常见的激励函数
– Sigmoid函数、阶跃函数、准线性函数和双曲正切函数等。 – Sigmoid函数最常用，也称S形函数。
1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
6.1 神经网络概述
神经网络（Neural Networks，NN）
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），即神经网 络（Neural Network，NN） 由大量处理单元（神经元Neurons）互连而成的网络，是对 人脑的抽象、简化和模拟（即智能化），模仿人脑信息处理的 功能。 涉及神经科学、数学、统计学、计算机科学 的一门学科。
• 方法一：将[0,1]区间分为大小相等的间隔，将间隔点上的取值作 为分类类型数据的数值表示。 • 方法二：对输入数据进行二进制编码，增加输入结点，用两个或 多个输入节点表示一个输入属性。
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【例6.1】
某投资公司的客户数据集中“账户类型”属性为分类类型属性， 它有四种取值，分别为“基本账户”、“一般账户”、“临时 账户”和“专用账户”。若将“账户类型”属性作为神经网络 的输入数据，就必须进行数据变换，使之成为[0,1]区间的数值 数据。
基本原理－网络模型
• 反馈前向网络：输出层上存在一个反馈回路，将信号反 馈到输入层。而网络本身还是前向型的。 反馈的结果形成封闭环路，具有反馈的单元称为隐单元， 其输出称为内部输出。
y1 y2 yn
x1
x2
xn
基本原理－网络模型
• 互连前向网络：外部看还是一个前向网络，内部有很多 自组织网络在层内互连着。
2）设计有两个输出层节点的体系结构：节点1和节点2。男性和女性顾 客的正确输出组合分别设置为[1,0]和[0,1]。不能清晰分类的情况下，使 用检验集数据来帮助。
• 问题解决——当未知实例x给出一个不确定的输出值v时，使用在v 处或附近聚类的大多数检验集实例所属的类别来分类x。
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同一层内单元的相互连接使它们之间有彼此牵制作用。
y1 y2 yn
x1
x2
xn
基本原理－网络模型
• 广泛互连网络：所有计算单元之间都有连接，即网络 中任意两个神经元之间都可以或可能是可达的。如： Hopfield网络 、玻尔茨曼机模型
神经网络（Neural Networks，NN）
• • • • 神经元（Neurodes）
b1 Vn1 V11 Vh1
…
V1i bi Vni Vhi
隐含层LB
V
输入层LA
a1
…
k 1
ah
k ah
…
an
a
a
k n
基本BP网络的拓扑结构
神经网络学习
• 学习 ( 亦称训练 ) 是神经网络的最重要特征之一。神经 网络能够通过学习,改变其内部状态,使输入—输出呈现 出某种规律性。
• 网络学习一般是利用一组称为样本的数据,作为网络的
originalVa lue newValue (oldMax oldMin ) oldMin
• 结果——0.18*（1000-100）+100=262（万元）
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6.1.3 激励函数
• 隐层和输出层节点的输入和输出之间具有的函数关系。
• 满足两个要求的多种函数可以作为激励函数
变换
• 目标——对“账户类型”属性进行落在[0,1]区间的分类-数值变换。 方法——使用方法一和方法二进行数据变换。 • 结果——如表6.1所示
序号 分类类型属性值 [0,1]区间数值型属性值（方法一） [0,1]区间数值型属性值（方法二） 1 2 3 4 基本账户 一般账户 临时账户 专用账户 0 0.33 0.67 1 [0,0] [0,1] [1,0] [1,1]
• 如下的情形已经不能用分类直线的办法：
• 新思路： 将问题看作一个系统，飞蠓的数据作为 输入，飞蠓的类型作为输出，研究输入与输出的 关系。
clk
c
k j
k cq
W11
c1 Wp1 … W1j cj Wpj Wij Wi1
… …
W1q cq
输出层LC
Wiq Wpq
W V1p bp Vhp V np
输入 ( 和输出 ), 网络按照一定的训练规则 ( 又称学习规 则或学习算法)自动调节神经元之间的连接强度或拓扑 结构 , 当网络的实际输出满足期望的要求 , 或者趋于稳 定时,则认为学习成功。