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什么是人工神经网络(ANNs)？3 M7 O/ m0 L) X$ z
在机器学习和认知科学，artificial neural networks(ANNs)是启发自生物神经网络的一种统计学习模型。ANNs可以利用大量的数据来估计和近似函数。通常我们把它看成是一个黑箱子。1 ^" F7 a+ }0 X- m
( y- |* G0 i" t" @8 Z I( Z
人工神经元模型
~! ~ \3 [+ u0 \2 @, y; X0 x* k; M( F
6 G0 f( Q1 e. J: b8 x# \0 S( `$ Y
( u9 T; n' ] R, ~( Z: L
其中 X X X为输入的向量； W W W为权重变量； θ \theta θ是偏执值； n e t net net为 x , w x,w x,w向量的内积减 θ \theta θ; f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅)是激活函数。) H) h" C" [+ Z, @. ^
( A7 \, \6 @: f' j" e7 X
) o3 N+ n& ^0 |, Y$ _7 S" T- W: Q& m& Z/ s v. M
神经网络概述8 Z' R) \3 o( {' Y
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络9 `5 x3 B3 ?5 W& L( }4 z
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
' w ~3 O$ B U$ v按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
8 B* Y+ q' H D, @0 \' p4 Z' o$ M' }0 p5 s$ X: f- X5 H, ~% I# c
BP神经网络
7 X( j1 x. s& WBP算法是教授人工神经网络如何执行给定任务的一种常用方法。
, E7 V, o9 H l NBP神经网络是一种监督学习方法，它需要知道或能够计算出训练集中任何输入的期望输出。7 O7 S4 z1 G# \! p: r
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。) {0 d( p# Q) u @( g$ @
算法：
9 R2 Q0 X% @ e* U第一阶段：传播7 ^$ L* j7 H. M
; |( l# e/ s$ N' ?0 G; g8 K前向传播：
$ u/ i( V$ w' P& c- [7 P/ T M
! q% j$ t. y$ w* h" K) C/ I
( z6 D9 o! T4 }" g3 ^
$ ~4 H+ O! E0 v+ B5 ]& ^% k: U. G- {# g
) B! N" ~$ T' u
( p. @- Y% L: n3 |+ A- X
* p* Z: p% n! e
0 i6 ]) J: p* a8 ~
. w' `$ y9 Z- O: O9 t; x
* s! f% X e: M) V5 e
: l/ T/ g9 s! G/ s0 t$ p; W5 @% W9 V4 U4 x3 C- ]) r
2 S/ C! E. A( ^
: E" V9 s4 `6 c+ I! y; e
7 L; r/ ]8 c& s反向传播：: j+ A4 f( q# }, g) Y
* Q9 g! i' j, b+ p/ ^6 X( U; A
8 g3 J! }5 [% w8 u
# U/ R& c. \+ z6 a1 _4 }
& j$ s, B; Z7 X! H
5 C6 I4 |$ ] t1 |6 T1 v- ?4 o
% X& F; u& _8 m! g5 {5 y S, D8 B$ t
' P7 ]# K+ d4 m! W$ F( b0 y1 A. }1 [2 ], y6 m
" z7 }& |: q- U7 k! S& d. N; s& I8 @' F
% y. [9 h; v. ~ h4 s- t- ?
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发表于 2021-7-15 10:57
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