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什么是人工神经网络(ANNs)？
; ?# y( _6 T# {# k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。3 k5 Z* E- W |* G
7 V0 o. _" \8 H7 M8 ~' y: I' ^) b
人工神经元模型
$ X+ `- j: L; c, @! t0 J. s) h3 |% w& I
c$ G( R! `: s
' g* v( I7 D. Q7 n" X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。0 _, Y5 W+ P; }, ^2 M/ x2 o
$ b0 u* B* S! e& b$ n: f
/ C' e! J3 H8 v+ _
$ l- J4 z, b& L+ v
神经网络概述
/ | z( h& X% s/ Y按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
. J$ n- T- V; G# Q' h& x按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
" w8 V1 [* Q6 U" R3 z按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
/ W6 N+ B1 r! ^% X3 _
" b2 [& d9 b" CBP神经网络. L$ m. y7 n5 C$ O- r4 V
BP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。( t3 L% O, x: ~/ V6 ]6 u: y6 |
BP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。; C# _; ^. N; B0 |* Y8 k8 `1 j) @# J
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。- ~( y. X j* v( [% ]
算法：
- [% \4 n- I1 o& D& h/ [第一阶段：传播4 c6 N& G7 u2 ]( j! H+ r( w
9 U5 r* _6 O! H' D( z s前向传播：
# z4 {% B0 P, u
' c5 K; G6 q, G0 T
2 k5 K- W4 z/ d- w) p1 u! ?0 C# m
! e5 D0 e$ M0 q0 C& P7 I
1 N- s4 l1 _; F7 ~& J1 ?5 {, z
# g2 t0 ]3 z, C( @; \: I/ _- Y5 W( @8 W
0 X" u* y" y* ]" h: `( R' @
4 ~8 |- Z! R9 g) i( t0 _( T
& S! r7 j& ~6 {4 N( T) l& j
3 s9 O* f8 a' q" l9 r+ M& u" C- W
5 |! m a) V t; z6 u# V) U. I1 [( }1 b5 F8 e0 h- y/ z
. {8 D- D& a) d% I) J
; ~% m* ~9 a" m" H
& A3 k5 @3 }9 d
反向传播：6 L2 {9 d$ R; I8 I
2 e6 J' E6 {+ Q
, @4 H; x' q: x) X9 t, K
4 M* M$ B; k7 o' o* R, u ^
* |% F% B( D) \ n( ?# v6 [" E& A3 T
; F: x( I- T* G6 j Q8 X8 |! v9 ^
; g- U! ]/ Q, U1 G4 D4 P% t
5 N2 E4 P, Z# {& ~
5 U1 a9 O( @' F; }! _# }
1 V, T1 N3 `0 ]5 Z2 o' U
6 }+ d& u% Y; e5 @) k4 ~3 F
. J# n* Q. h/ o
# e1 \1 m9 F. k5 a2 S& K. _+ k- H9 b |
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发表于 2021-7-15 10:57
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