《神经网络计算》PPT课件.ppt
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1、2.8 Elman神经网络模型与学习算法,概述,Elman神经网络由Jeffrey L.Elman 于1990年提出是一种反馈神经网络 具有很强的计算能力,Hello,Im Jeffrey L.Elman,2.8.1 Elman神经网络结构,Elman网络由4层组成输入层 信号传输作用隐含层承接层 也称上下文单元或状态层,承接层从隐含层接收反馈信号,用来记忆隐含层神经元前一时刻的的输出值,承接层神经元的输出经延迟与存储,再输入到隐含层。这样就使其对历史数据具有敏感性,增加了网络自身处理动态信息的能力。输出层 仅起线性加权作用。,2.8.2 Elman神经网络学习算法,Elman神经网络各层输入
2、输出公式如果输入向量 为 维向量,输出向量 为 维,隐含层输出向量 为 维,承接层输出向量 为 维,分别为隐含层到输出层、输入层到隐含层、承接层到隐含层的连接权值。为输出神经元的激活函数,是隐含层输出的线性组合。为隐含层神经元的激活函数,为承接层的海派函数,表示某层的净输入,用A表示输入层,用B表示承接层,表示迭代次序则各层之间的表达式如下图所示。,2.8.2 Elman神经网络学习算法,输出层用紫色表示隐含层用黄色表示承接层用白色表示,2.8.2 Elman神经网络学习算法,Elman神经网络学习算法采用BP算法判断算法是否结束的误差函数为:其中 为期望输出Elman神经网络学习算法流程图,
3、Elman神经网络学习算法流程图,计算输出层输出,初始化各层权值,输入样本值,计算输入层输出,计算误差函数,更新权值,计算承接层输出,计算隐含层输出,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,Elman神经网络的重要函数和基本功能,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,例2-7 下表为某单位办公室七天上午9点到12点的空调负荷数据,数据已经做了归一化处理,预测方法采用前6天的数据作为网络的训练样本,每3天的负荷作为输入向量,第4天的负荷作为目标向量,第七天的数据作为网络的测试数据。,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,空调负荷数据表,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,例2-7程序,2.8.3 Elman神经网络学习算法的MATLAB实现,例2-7误差曲线,小结,概述Elman神经网络结构Elman神经网络学习算法Elman神经网络学习算法MATLAB实现Elman神经网络与前向神经网络之间的区别,谢谢!,
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