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什么是人工神经网络(ANNs)？3 ~0 E) E5 ?9 H7 o
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% \( F: a0 D, b# k5 P2 j; C: \ V# T9 |# M5 e% G
人工神经元模型
+ z# X' E, b/ S" W( ^5 a/ ^% ]8 D; L1 _" F {* Z0 E( ]
2 r* w) m" S' {7 @7 @! B$ @
- u4 K& ]- h7 D; x1 j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。$ Q/ i# t7 d/ J
6 [. y9 d D" S3 F d$ {
% e1 Q; q4 W: I
8 k2 I" S. _ m$ e) E5 y
神经网络概述
0 q7 x4 e9 e8 j6 [1 u$ ?6 f/ l- S按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
0 U7 K! v4 W& c9 O& l# N, B; L( G按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络/ n4 S1 K' ~5 C' Y
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
# ^* k' @- O7 q) t& Y. P. |( k- o( v. m' ?& n( T
BP神经网络+ U8 S3 I0 m) J+ }/ W0 l/ }; N
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。2 T! z5 g; B% M+ v4 V. V
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。7 [1 B1 R$ ]4 I o* b, r
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。
5 j2 [+ S: \* [: o4 [! {# ^算法：- }$ c( l) e6 G x
第一阶段：传播9 a+ d; l, V* {( [0 `4 V7 G. N
3 l; L3 Q) a( J2 Z$ }& J9 L: d前向传播：! H- U- ^+ I+ i5 p
]4 ]3 c: F3 l! Y9 M1 O
+ M, P; p1 i, T, J( ?
1 r5 I0 Y+ U# \2 \
% ~4 V0 E1 q& i# L3 x3 h
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" j; a" X' \# N. i" x
, G$ Q* E" w2 K2 _" Z7 @8 x# H; e
% v( v7 P6 R% I( O2 `* ]
5 t7 Q3 G/ E: W" s5 i% ` Z0 \$ i/ G) i( \9 V7 k
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$ o& r+ Z; f0 R* Z: D4 m
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0 j/ Q, ?4 k9 |9 a* a反向传播：4 L# G3 j4 k6 A
# I3 @1 R3 K2 [$ X3 w
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0 e0 j7 ~0 B+ C5 C3 U5 P- j# i& }1 ~# Q. ~+ O1 k
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发表于 2021-7-15 10:57
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