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什么是人工神经网络(ANNs)？' l0 d! V" Z5 u* z! u$ F
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。
4 B# Z- q4 ?, k; g8 c* V/ _ b7 t- ?: c7 C2 _1 e: g8 Z
人工神经元模型
, h2 ^* Y" c0 P6 _' ?: H4 Z
4 x3 [9 _0 ^% R: L7 ]
+ t9 s, D1 o7 {8 m" f6 Q$ x$ z* h! y* U7 l: ]. c/ X; a8 e
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。
; k ^3 s, P# h: U- p, C; ~
% Q! j3 @/ Y" L3 \* L) {- \/ W
: j8 V2 g- ]8 L+ P' j4 Q: X- } L; P9 X, G
神经网络概述+ j2 ~% |" y; f1 y! A1 w2 T7 ]
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络3 R5 \7 v2 M0 b. O; b5 {* @6 L3 f
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络# n6 }! i, e/ ~5 |/ ?/ z6 v+ `
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络( m- ~9 N. ?. w7 V
7 y# s. V) n0 O( ?; J2 _
BP神经网络5 z) E+ j8 w' E/ }1 B; e( u# b
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。
/ B7 i* c+ _, d4 kBP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。8 Z9 G$ N0 M# Y/ P9 g' R/ p
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。9 D3 X+ ` b5 M6 Y. H# _, _1 [
算法： O, y3 o4 L4 |. A# W( {
第一阶段：传播
5 b" u0 D: G( @& @! ^( [) x8 V4 n' Y1 w0 {$ g7 M2 Y r+ |; u
前向传播：
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反向传播：
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5 W0 E+ N! p* G( E( d/ u v0 t* m |
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发表于 2021-7-15 10:57
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