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什么是人工神经网络(ANNs)？
; ~. j4 w* u' O" 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。/ W$ h% M$ X% L. O) o. y
1 i1 r! x) g: I人工神经元模型
; \% g' v9 y4 r" E, b6 t9 n: w8 K, z5 |* \9 ]: b) u7 Z
4 {$ O% C; w+ [ ]
1 P4 {+ z+ D3 I! t0 |* G3 m" H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。, x+ W, r& C+ y" z# d
( g. `: y0 w1 p& A o/ Z% E: R! L
7 f0 c! V' L' M2 y" R' u0 |! R
. _, C5 K/ T; E, L/ i9 \神经网络概述( F/ G, [2 I! V) r
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络7 x" c, r/ n! I
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
6 H! L/ ]# o9 @( W按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络2 h3 r, x# P& S; d2 W
/ V* }, H( i9 D; I6 X0 OBP神经网络2 Q' ?: s' T5 K7 h5 r. k/ r/ V* w
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。
' O5 ^( ^ X# z* B% mBP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。: B/ y. q5 s( K1 P
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。+ ^5 j! X( _0 A/ d
算法：
' o3 [ n2 C$ z* a) t. ~" \& ]第一阶段：传播
. c7 P3 s1 g) `+ Q/ j( h9 l4 o: [1 A: Y' E$ k2 Y6 W' W6 h
前向传播：* m) u- X# X1 d: j' W1 q9 h
5 b& d$ o+ A# l* @0 B/ q
- Z+ B9 l' u/ o6 ?4 U
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) L4 s+ m9 v3 f8 V) l1 {9 |/ l
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) H' h3 A( v6 D H$ h$ d% l4 s
* ]+ S% T* {8 M6 W# X$ V
/ J2 \; y1 }$ v* O/ c7 \) I: x6 A7 @- O6 j% O5 h3 a4 S* s6 D
- U/ \; L1 N) C* ` _; H. }: c! V
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: L4 a, k: k3 h+ z8 U$ }% u5 M0 T, |6 I
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+ c9 \* k4 q9 Y+ M
反向传播：
: Z* Q% y% B$ q$ x" n
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) m) L8 L& D& n! }+ L0 C$ H
% }3 v0 I4 ^8 N1 w# H+ R
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发表于 2021-7-15 10:57
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