第五章突触动力学Ⅱ：有监督学习 神经网络的分类 按网络结构分为：反馈网络和前馈网络： 按学习方式分为：监督学习和非监督学习。 本章主要论述前馈网络的监督学习算法，包括感知器 算法、最小均方误差算法和反向传播(BP)算法。 本章论述了监督学习是对未知平均误差层的随机近似， 即给定观察得到的随机矢量样本对： (x,y),(x22)2(xmym) 要估计一个未知函数：f:x一y,并且使期望误差函 数EJ]最小。误差定义为期望特性与实际特性之差。第五章 突触动力学Ⅱ：有监督学习 神经网络的分类 按网络结构分为：反馈网络和前馈网络； 按学习方式分为：监督学习和非监督学习。 本章主要论述前馈网络的监督学习算法，包括感知器 算法、最小均方误差算法和反向传播（BP） 算法。 本章论述了监督学习是对未知平均误差层的随机近似， 即给定观察得到的随机矢量样本对： 1 1 2 2 ( , ), ( , ), ( , ) m m x y x y x y 要估计一个未知函数：f : x—y，并且使期望误差函 数E[J]最小。误差定义为期望特性与实际特性之差