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什么是人工神经网络(ANNs)？
7 D- N: u4 |; r9 v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。$ T1 j3 h |9 A7 [' b* W
& R& _4 q1 Z1 O5 F3 U人工神经元模型
" F- y6 b! P9 s0 w
/ X: m: b4 H0 r$ Q
4 D$ w& d4 W/ E. Z( a( b( l+ \( \. o6 J. G( `7 P: S/ ~+ ]
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。) M. Z! a* h* M: M8 b9 ], `% E
% d9 {! B0 k: H, ]
( V( ]$ Y# `7 g- q( @3 \! x) t1 @. }3 G
神经网络概述5 v2 h. A2 b' g0 ]! y5 e4 w
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
S4 g% l; o0 O0 ?& j) D6 Z; @按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络( g r; a! l ~: l4 J4 o/ g" w* u
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
0 t- I* |& C. ^' y. H$ W" s& ?; z( X A5 {
BP神经网络* ~+ v2 G3 M3 b+ P' d
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。
e( z* B! T. t3 R; v+ bBP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。% y1 U0 n6 d, K* k4 y' B0 r% }
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。: Z2 Y) A+ ~8 y, J; p
算法：: |" w' I3 Y" m6 R
第一阶段：传播
1 r J8 R& V8 V7 U0 s! l! w, }: O5 @
% C; E: k2 `6 I" ]( ]' M7 a% t+ J7 V5 C8 D前向传播：
3 F [+ |) s' X; @ ]3 f( A2 Y
% f. ~) M0 a, v, ^, \: N: t# O
/ K* b% y/ G) t) D
7 ~1 `. `0 e7 s7 K/ n4 u: |' A' W
0 t' P9 A7 ^; B; E
, b( ~8 c4 t | e" K/ z, P. h. f3 g
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* Z+ h! w! Y* ]7 p6 l# A" @, d
( E3 }- |, ]! e0 j9 V5 }$ H6 n1 i- C
) @8 s% x& y4 h" a4 b8 _ b; t; P/ y O0 ^ B+ s5 S- u
$ I3 ]0 O6 y1 A4 ^
2 X8 W+ b' J( l J$ p6 V/ \
; }1 W4 [! g5 N* N4 k8 W, h0 r6 `1 D3 x [# i. U+ \1 C
/ L/ K( W; q( ?+ J+ f反向传播：
& `( g8 e9 e, a6 A3 {" |3 N# W; h+ q0 N( I
* b" j& X& C1 a, P; E# v4 b8 \! Z$ o$ q+ ?! N. n2 J; |3 o
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, Y# C9 ^1 |! D- e2 `# T F9 l9 b/ N+ z1 m, I [5 I
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发表于 2021-7-15 10:57
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