建模与仿真神经网络.ppt

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神经网络方法
在生物信息学中的应用
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什么是神经网络
演讲人姓名
神经网络知识
人工神经网络
对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟
非局域性
非线性性
非定常性
非凸性
神经网络的基本性质
神经元
神经网络知识
传递（激活）函数类型
2025/2/11
阈值函数
线性函数
对数函数
正切函数
神经网络知识
4
神经网络结构
神经网络知识
神经网络分类
2025/2/11
层内互联前向网络
神经网络知识
前向网络
反馈网络
互联网络
6
神经网络模型
反馈网络
神经元传递函数、网络学习函数、激活函数 不同
自组织网络
神经网络知识
net = newp( )
感知器网络
net = newlind( )
线性神经网络
net = newff( )
BP网络
net = newrbe( )
径向基函数网络
网络训练函数
神经网络知识
trainbfg
BFGS拟牛顿法
trainbr
贝叶斯方法
traincgb
Powell-Beale共轭梯度法
traincgf
Fletcher-Powell 共轭梯度法
traincgp
Polak-Ribiere 共轭梯度法
traingd
梯度下降法
traingda
自适应速率梯度下降法
traingdm
动量梯度下降法
trainlm
Levenberg-Marquardt算法
traingdx
动量和自适应速率梯度下降法
网络训练函数
学习算法
适用问题类型
收敛性能
占用存储空间
其他特点
trainlm
函数拟合
收敛快
误差小
大
性能随网络规模增大而变差
trainrp
模式分类
收敛最快
较小
性能随网络训练误差减小而变差
trainscg
函数拟合
模式分类
收敛较快
性能稳定
中等
尤其适用于网络规模较大的情况
trainbfg
函数拟合
收敛较快
较大
计算量随网络规模增大呈几何增大
traingdx
模式分类
收敛较慢
较小
适用于“提前停止”
方法，可提高网络推广能力
神经网络知识
网络权值、误差学习函数
神经网络知识
mae
绝对平均误差
mse
均方误差
msereg
规则化均方误差
sse
平方误差和
网络性能函数
learpn
标准化感知器学习规则
learnwh
LMS算法（近似梯度下降法）
learngd
梯度下降法
learngdm
动量梯度下降法