7.1 单 神经元网络 神经元网络 第7章 典型 神经网络 神经网络2 2 神经元模型 神经元模型 图 图 7-1 7-1 中 中 为神经元的内部状态， 为神经元的内部状态， 为 为 阈值， 阈值， 为输入信号， 为输入信号， ， ， 为 为 表示从单元 表示从单元 到单元 到单元 的连接权系数， 的连接权系数， 为外部输入信号。 为外部输入信号。 单神经元模型可描述为： 单神经元模型可描述为：通常情况下，取 通常情况下，取 即 即图 图 7-1 7-1 单神经元模型 单神经元模型常用的神经元非线性特性有以下四种： 常用的神经元非线性特性有以下四种： （ （ 1 1 ）阈值型 ）阈值型 图 图 7-2 7-2 阈值型函数 阈值型函数（ （ 2 2 ）分段线性型 ）分段线性型 图 图 7-3 7-3 分段线性函数 分段线性函数（ （ 3 3 ） ） Sigmoid Sigmoid 函数型 函数型 图 图 7-4Sigmoid 7-4Sigmoid 函数 函数7.2 BP 神经网络 神经网络 1986 1986 年， 年， Rumelhart Rumelhart 等提出了误差反向传播 等提
