|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
什么是人工神经网络(ANNs)？9 V. y, }; P( O/ L3 h) T
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。
; ]) }* Z$ t& L$ v% x0 k/ s; v; c$ g0 h& f9 F
人工神经元模型
" e( y, c g! o# A
& V+ M8 Y8 y5 Q$ y
# s7 t. d5 v+ T8 v0 L, ~$ I6 t6 h. B+ G2 W3 p& R3 f
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。6 m, L |+ n3 P" r D
% r( H+ ?) p# E1 [
& J$ a8 E9 m- E0 y, L4 u' [
* B4 d% x- d* i6 R/ W$ b神经网络概述
6 m2 q2 _( P, K: ~$ T* v8 p- T7 P按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
% `* J9 D0 @; V& @- l按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
" H9 t: y# L3 |: f) _5 X9 f* _按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络7 p/ h3 R8 e4 H
K% a% Y5 j8 Z, h0 C8 LBP神经网络5 {; [. C8 H( |- ?" D+ F/ I
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。6 q i' U: ?5 W _) K T$ { u2 p
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。
. E/ I# k# m; Z% I反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。
& ~- E1 M+ [, X! i0 N$ P3 b/ W算法：" X) T# s$ v' P$ J+ X
第一阶段：传播- ]9 P7 y: g9 P" H0 e8 e
) D. a. Q3 X. {9 f* F9 J' ]前向传播：2 s; C. V/ k5 |3 `
) A. m' }; I* l, h! o' Y
" X9 P7 W/ D% H0 J# i
8 n- B% M8 J) O( |$ e: I
* h3 g$ F- W0 a' ]. T8 z& `
* _! p$ L* Q& K3 I4 a! h/ K
8 N: Q0 `" c- T2 h
+ J/ W, }& \- s- }7 w+ h. Z
) K, |3 {1 q8 R% a7 F7 Q% U6 B! K
4 e. O) |8 l- R: X7 C
7 q+ R( [4 `; s( C. {, T; s: F7 f
: n7 ]+ Z2 S, r" [7 `1 [
. O9 M7 I! C3 Z- J6 D( H! J1 r( b
# c- |' f# e2 O6 P3 y
' h5 g% @ W0 | s( P4 y# e
5 E7 W6 f' B8 y反向传播：0 a" X `! o0 u; ?( q( U" _
: p/ ]* [0 I$ F2 u; }
8 ~; v& D6 Y8 w7 p" [+ }) b' `
4 a4 j9 O, s4 S8 P! P; N
' Y' v, M1 ^* A8 o& Y# k+ m/ |7 I" A& ]1 n, @6 `5 g
/ b3 N9 G& x U3 f& E7 n
' v" f9 G$ \9 J" q' m
- Q0 k" ]: X8 J, V& {
6 L% }$ T/ N5 [9 l
5 w7 s4 F( w0 E) c: |' c2 O3 @( R
- r- f2 o+ v& x# N. J) I
9 l0 Z' Y$ O W
|
|
/1 
发表于 2021-7-15 10:57
收藏
淘帖
支持！
反对！
