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1.由单神经元构成的感知器网络,如下图所示:已知:x0=1w0=-1w1=w2=w3=w4=0.5假设:神经元的变换函数为符号函数:即:11y⎧=⎨-⎩ss≥<若该网络输入端有十种不同的输入模式:即:x1x2x3x4=0000-1001试
分析
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该感知器网络对以上输入的分类结果。2、对于图1所示的多层前馈神经网络,试利用BP算法训练该神经网络,使其能实现如下异或逻辑关系,即(0)(0)(2)xxx12000011101110Array图1要求:(1)提交编写的程序;(2)对已训练的BP网络进行测试,并画出相应的学习曲线。3、设有如下的二维非线性函数)cos()sin(),(2121xxxxfππ=其中]1,1[1x-∈,]1,1[2x-∈。试利用多层前馈神经网络实现该非线性映射。建议按10.021==xx∆∆的间隔均匀取点,利用上述解析式进行理论计算,将其结果用以构造输入输出训练样本集。为了构造输入输出测试样本集,建议按12.021==xx∆∆的均匀间隔进行采样。要求:(1)提交编写的程序;(2)给出对网络进行测试后的精度分析结果,并画出相应的学习曲线;(3)分别画出按解析式计算的输出结果及已训练BP神经网络输出结果的三维图形。