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1700530807 训练神经网络
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1700530809 ·在样本问题上重复运行识别测试
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1700530811 ·在每次实验过后,修正所有神经元之间连接的突触强度,以便改善本次测试后神经网络的性能(见下文关于如何做到这一点的探讨)
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1700530813 ·继续训练,直到神经网络的精确率不再提高(即,到达渐近线)
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1700530815 关键设计决策
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1700530817 在上述简单的模式中,递归算法的设计者需要在一开始就做下列决定:
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1700530819 ·输入数字代表什么
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1700530821 ·神经元层数的数量
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1700530823 ·每一层神经元的数量(每一层神经元的数量没必要完全一致)
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1700530825 ·每层中每个神经元的输入数量,各个神经元的、各个网络层的输入的数量(即神经元间的连接)可互不相同
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1700530827 ·真正的“线路”(即连接)。对于每一个神经元、每一层来说,这包括一系列神经元、形成该神经元输入的其他神经元的输出,这代表着设计的关键。设置方法有许多:
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1700530829 i)随意连接神经网络
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1700530831 ii)使用进化算法(见附录中的下一部分)决定最佳连接
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1700530833 iii)使用系统设计者的最佳判断来决定连接法
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1700530835 ·每个连接的初始突触强度(即权值)。设置方法有许多:
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1700530837 i)将突触强度的值设置一致
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1700530839 ii)将突触强度随意设置为不同值
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1700530841 iii)使用进化算法来决定最佳初始值
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1700530843 iv)使用系统设计者的最佳判断来决定初始值
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1700530845 ·每个神经元的阈值
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1700530847 ·输出的决定。输出可以是:
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1700530849 i)第M层上神经元的输出
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1700530851 ii)单个输出神经元的输出,这些神经元的输入是第M层上神经元的输出
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1700530853 iii)第M层上神经元输出的函数(即总和)
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1700530855 iv)多个层次当中神经元输出的函数
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