神经网络概念图片大全,神经网络概念图片解析

发布时间:2024-04-25 19:01

如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?

神经网络最重要的用途是分类,为了让大家对分类有个直观的认识,咱们先看几个例子:垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把出现在里面的所有词汇提取出来,送进一个机器里,机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。

疾病判断:病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验,把测验结果送进一个机器里,机器需要判断这个病人是否得病,得的什么病。

猫狗分类:有一大堆猫、狗照片,把每一张照片送进一个机器里,机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。这种能自动对输入的东西进行分类的机器,就叫做分类器。分类器的输入是一个数值向量,叫做特征(向量)。

在第一个例子里,分类器的输入是一堆0、1值,表示字典里的每一个词是否在邮件中出现,比如向量(1,1,0,0,0……)就表示这封邮件里只出现了两个词abandon和abnormal;第二个例子里,分类器的输入是一堆化验指标;第三个例子里,分类器的输入是照片,假如每一张照片都是320*240像素的红绿蓝三通道彩色照片,那么分类器的输入就是一个长度为320*240*3=230400的向量。

分类器的输出也是数值。

第一个例子中,输出1表示邮件是垃圾邮件,输出0则说明邮件是正常邮件;第二个例子中,输出0表示健康,输出1表示有甲肝,输出2表示有乙肝,输出3表示有饼干等等;第三个例子中,输出0表示图片中是狗,输出1表示是猫。

分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本,人为标记上正确分类结果,然后用这些标记好的数据训练分类器,训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。

谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

什么是BP神经网络?

文案狗

BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。

经反复学习,最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下:1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后,得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层,并按一定原则将误差信号加载到连接权值上,使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤,直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

深度神经网络具体的工作流程是什么样的?

第一,深度神经网络不是黑盒,个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量,没有超出科学解释的现象发生。

第二,深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的,就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。

第三,深度神经网络是一个很初级的特征自动提取器。说初级因为简单粗暴。以前为了节约算力特征关键模型都是人工亲自设定。而现在这部分工作随着算力的提高可以自动化。

所以从某种意义上来说深度神经网络也是一种自动编程机,但和人们相比,一点点小小的自动化都需要很多很多的计算力支持,这一点也不重要,重要的是,它能工作(手动英文)。那么深度神经网络究竟是什么呢?

它是一个能迭代更新自己的特征提取算法。现在这个算法可是像全自动高级工厂,数据往里一丢,不得了!整个工厂里面所有机器都动了起来。没见过的小伙伴当场就被吓呆瓜了,用流行的话说叫懵住。

几千只机械手把数据搬来搬去,拿出魔方一样的盒子装来装去又倒出来。整个场面就叫一个震撼。算法运行规模也更大了。

想要学习人工神经网络,需要什么样的基础知识?

人工神经网络理论百度网盘下载:链接: 提取码:rxlc简介:本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。

第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向;第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径;第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。

BP神经网络的原理的BP什么意思

人工神经网络有很多模型,但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法(ErrorBack-Prooaeation),简称为BP网络。

在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中,完整地提出了误差逆传播学习算法,并被广泛接受。

多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。

典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络(图4.1),即:输入层、隐含层(也称中间层)、输出层,具体如下:图4.1三层BP网络结构(1)输入层输入层是网络与外部交互的接口。

一般输入层只是输入矢量的存储层,它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。

一般而言,如果输入矢量为图像,则输入层的神经元数目可以为图像的像素数,也可以是经过处理后的图像特征数。

(2)隐含层1989年,RobertHechtNielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近,因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。

增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度,但是也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间。

误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现,其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整,所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数,再根据具体情况选择合适的隐含层数。

(3)输出层输出层输出网络训练的结果矢量,输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计,在设计时,应尽可能减少系统的规模,使系统的复杂性减少。

如果网络用作识别器,则识别的类别神经元接近1,而其它神经元输出接近0。

以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接,即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接,而且每层各神经元之间无连接,连接强度构成网络的权值矩阵W。

BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式,并由输入层经中间层向输出层传播(称为“模式顺传播”)。

实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则,由输出层往中间层逐层修正连接权值,此过程称为“误差逆传播”(陈正昌,2005)。

所以误差逆传播神经网络也简称BP(BackPropagation)网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。

网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近,网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程,确定下各层间的连接权值后。

典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下(标志渊,2006):(1)首先,对各符号的形式及意义进行说明:网络输入向量Pk=(a1,a2,...,an);网络目标向量Tk=(y1,y2,...,yn);中间层单元输入向量Sk=(s1,s2,...,sp),输出向量Bk=(b1,b2,...,bp);输出层单元输入向量Lk=(l1,l2,...,lq),输出向量Ck=(c1,c2,...,cq);输入层至中间层的连接权wij,i=1,2,...,n,j=1,2,...p;中间层至输出层的连接权vjt,j=1,2,...,p,t=1,2,...,p;中间层各单元的输出阈值θj,j=1,2,...,p;输出层各单元的输出阈值γj,j=1,2,...,p;参数k=1,2,...,m。

(2)初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间(-1,1)内的随机值。(3)随机选取一组输入和目标样本提供给网络。

(4)用输入样本、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj,然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f(sj)j=1,2,...,p(4.5)(5)利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt,然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。

基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=f(Lt)t=1,2,...,q(4.7)(6)利用网络目标向量,网络的实际输出Ct,计算输出层的各单元一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法(7)利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法(8)利用输出层各单元的一般化误差与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。

基坑降水工程的环境效应与评价方法(9)利用中间层各单元的一般化误差,输入层各单元的输入Pk=(a1,a2,...,an)来修正连接权wij和阈值θj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法(10)随机选取下一个学习样本向量提供给网络,返回到步骤(3),直到m个训练样本训练完毕。

(11)重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本,返回步骤(3),直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值,即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值,网络就无法收敛。(12)学习结束。

可以看出,在以上学习步骤中,(8)、(9)步为网络误差的“逆传播过程”,(10)、(11)步则用于完成训练和收敛过程。通常,经过训练的网络还应该进行性能测试。

测试的方法就是选择测试样本向量,将其提供给网络,检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式(宋大奇,2006)。

这些样本可以直接测取得到,也可以通过仿真得到,在样本数据较少或者较难得到时,也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。

为了更好地验证网络的泛化能力,一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式(董军,2007)。

 

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