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什么是人工神经网络(ANNs)？" L& N" q8 q) R
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。" C, B) H( W. _
, F' w+ B$ V' ^8 o) M$ a5 C% a, P人工神经元模型" b5 U1 p X6 I( [7 j6 v& N5 j
8 x7 ]9 r. U$ p$ q4 _2 j, `* z
8 u8 e0 c7 U" J: Y
) l0 p% T4 c. C- q4 x2 [6 Z* 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。! b/ ~: e0 O M
/ D3 n- g5 s6 n+ S# X
9 `6 E$ E Z4 h, `) Q" {
. U2 Q2 F& R. q: ]
神经网络概述* u; V4 Z( i5 N4 @
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
5 ~" a# A* D" L+ u按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
0 K7 u0 U/ L |" D+ {按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络/ ^2 \4 @. W- W0 s+ K; O' q* U
- T- [1 k, N) v$ |0 Z4 U; \/ kBP神经网络
0 ^! w3 J+ B# iBP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。! w+ ^+ e6 g, ]" t
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。
* L/ p& q: L Y" p' Y7 O& ^! _7 {反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。) X! e. T3 m2 g+ T
算法：
- m# x* \) Y% u j第一阶段：传播# s5 z( R* B) M/ k8 @
) ^% ^$ i- r+ R. e/ `* y4 u) A
前向传播：
/ g* y% L) g0 D5 L3 y9 U1 D4 `4 |0 z6 l7 D
$ W* s6 Q- m+ y% f1 V+ }) w) h: z' S
) J& `: H% I+ X k
; p: S$ Z, P7 {/ ]( r. A
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( I, L2 C, y, O7 i, Y" d) o3 D
6 H# X- q6 @" A& l
/ s G, \4 d F2 Y: l4 M$ N- r8 K9 D
反向传播：
/ o0 ]" B/ j+ n
: F" p! f4 ~; J" |
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7 r; A+ T6 u. C" @
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发表于 2021-7-15 10:57
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