人工神经网络----蠕虫的分类问题

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人工神经网络

人工神经网络
• 输入层: 被记作第0层。该层负责接收来自 网络外部信息
x1
o1
x2
o2
…… xn
输入层
人工神经网络


隐藏层
… …… om
输出层
第30页
– 第j层: 第j-1层直接后继层(j>0),它直接接 收第j-1层输出。
– 输出层: 它是网络最终一层,含有该网络最大 层号,负责输出网络计算结果。
– 隐藏层: 除输入层和输出层以外其它各层叫隐 藏层。隐藏层不直接接收外界信号,也不直接 向外界发送信号
函数饱和值为0和1。 S形函数有很好增益控制
人工神经网络
第19页
4.S形函数
o a+b
c=a+b/2
(0,c)
net
a
人工神经网络
第20页
联接模式
人工神经网络
第21页
联接模式
• 层次(又称为“级”)划分,造成了神经 元之间三种不一样互连模式:
• 1、 层(级)内联接 • 层内联接又叫做区域内(Intra-field)联接
人工神经网络
第3页
人工神经网络概念
• 1) 一组处理单元(PE或AN); • 2) 处理单元激活状态(ai); • 3) 每个处理单元输出函数(fi); • 4) 处理单元之间联接模式; • 5) 传递规则(∑wijoi); • 6) 把处理单元输入及当前状态结合起来产生激
活值激活规则(Fi); • 7) 经过经验修改联接强度学习规则; • 8) 系统运行环境(样本集合)。
本集来说,误差不超出要求范围。
人工神经网络
第40页
Delta规则
Widrow和Hoff写法: Wij(t+1)=Wij(t)+α(yj- aj(t))oi(t) 也能够写成: Wij(t+1)=Wij(t)+∆ Wij(t) ∆ Wij(t)=αδjoi(t) δj=yj- aj(t) Grossberg写法为: ∆ Wij(t)=αai(t)(oj(t)-Wij(t)) 更普通Delta规则为: ∆ Wij(t)=g(ai(t),yj,oj(t),Wij(t))

人工神经网络教程

人工神经网络教程

人工神经网络教程人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是一种受到生物神经元系统启发的计算模型,用于模拟和处理复杂的问题。

它由许多人工神经元组成,通过连接的方式形成网络,可以进行数据的学习和预测,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

人工神经网络的基本结构是由多层神经元组成的,包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收外部的输入数据,而输出层输出结果。

隐藏层则在输入层和输出层之间进行信息的处理和传递。

每个神经元都有多个输入和一个输出,输入和输出之间通过权重进行连接。

神经元接收到输入后,通过激活函数进行处理,得出输出结果。

人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法进行的。

首先,通过前向传播计算网络的输出结果,与期望的输出结果进行比较,计算出误差。

然后,误差通过反向传播逐层传递回输入层,并根据梯度下降算法不断调整权重,使得网络的输出结果与期望结果更加接近。

这个过程反复进行,直到网络的输出结果达到预期的精度要求。

人工神经网络有许多不同的类型,包括前馈神经网络、递归神经网络和卷积神经网络等。

前馈神经网络是最常见且简单的一种类型,每个神经元的输出只和上一层的神经元有连接。

递归神经网络具有循环连接,可以处理时序问题。

卷积神经网络主要用于图像和语音识别领域,通过卷积层和池化层等特殊结构进行特征提取。

人工神经网络的优点是可以自动从数据中学习特征,并进行预测和分类。

它具有强大的模式识别能力,可以应用于各种领域的问题。

然而,人工神经网络同时也存在一些挑战和限制。

首先,神经网络的训练和调优需要大量的数据和计算资源。

其次,网络的结构和参数需要人工设计和调整,不同问题可能需要不同的网络结构和参数设置。

此外,神经网络的过程是黑盒操作,很难解释其中的具体原理和过程。

总而言之,人工神经网络是一种强大的计算模型,可以模拟和处理复杂的问题。

它在各个领域都有广泛的应用,并且不断得到改进和优化。

人工神经网络方法

人工神经网络方法

人工神经网络方法人工神经网络是一种类似于生物神经系统的计算模型,它由多个节点(神经元)和连接这些节点之间的权重组成。

这些节点和连接可以模拟人类大脑的工作原理,从而实现复杂的计算任务。

以下是人工神经网络常用的几种方法:1.前馈神经网络(Feedforward neural network)前馈神经网络是最常用的神经网络类型之一,它的数据流仅向前流动,没有回流。

该网络由多个层组成,其中输入层接受数据,输出层产生输出,中间层包含多个带有权重的神经元。

每个神经元的输出都可以通过权重连接到下一层神经元的输入。

通过调整权重,前馈神经网络可以进行监督学习,用于分类或回归问题。

2.循环神经网络(Recurrent neural network)循环神经网络是一种形式化的神经网络,它可以对序列数据进行处理,如语音识别、自然语言处理等。

循环神经网络的节点之间可以相互连接,形成一个循环,输入数据会在整个网络中进行传递和加工,输出也会受到之前状态的影响。

循环神经网络还可以使用长短时记忆(LSTM)单元或门控循环单元(GRU)单元来处理长序列数据。

3.卷积神经网络(Convolutional neural network)卷积神经网络是一种针对图像识别和视觉处理任务的神经网络。

它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。

在输入层之后的每一层都是由若干个卷积核组成的,并对输入数据进行卷积处理。

卷积操作可以有效地提取图像特征,池化层可以对输出信号进行降采样处理。

通过卷积和池化操作,卷积神经网络可以自动学习特征,并具有很高的图像识别准确率。

4.自编码器(Autoencoder)自编码器是一种非监督学习方法,它可以有效地进行数据的压缩和重建。

自编码器通过输入数据,将其表示为低维的潜在表示,然后通过解码器将其转换回原始维度。

自编码器主要由编码器和解码器组成。

编码器将输入数据转换成低维度的潜在表示,解码器将潜在表示转换成原始数据。

在训练过程中,自编码器可以调整权重和偏置,以最小化重建误差。

深度剖析人工神经网络

深度剖析人工神经网络

深度剖析人工神经网络一、引言随着传感器技术、互联网技术、半导体技术和计算机技术的快速发展,人工智能成为信息时代研究的热门话题之一。

而人工神经网络作为人工智能的一种表现形式,已经成为计算机科学、人工智能和数据科学中的一个重要领域。

本文将深度剖析人工神经网络的相关知识。

二、人工神经网络的概念与类型人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是模仿生物神经系统的工程模型,通过计算机模拟大脑神经细胞(神经元)的结构和功能来处理信息。

人工神经网络由节点(neuron)和连接(connection)组成,节点通常被称为神经元。

人工神经网络的类型可以根据其结构和学习方式进行分类。

结构上,人工神经网络可分为前馈型神经网络(Feedforward Neural Network)和反馈型神经网络(Recurrent Neural Network)两种类型。

前馈型神经网络从输入层到输出层形成一个单向传递的结构,每一层都有多个节点;而反馈型神经网络在前馈型神经网络的基础上增加了反馈层,使信息可以在神经网络中循环流动。

学习方式上,人工神经网络可分为监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)三种类型。

监督学习是指通过样本数据来训练网络模型,目标是让模型能够准确地预测未知数据;无监督学习则没有标记数据,模型需要自学习出数据的结构规律;强化学习是指模型在不断地尝试和环境交互中,通过激励机制逐步学习获得最优的适应策略。

三、人工神经网络的应用领域人工神经网络在众多领域中都有广泛的应用,例如图像识别、语音识别、自然语言处理、运动控制、故障诊断、金融风险评估等。

在图像识别领域,人工神经网络可以对图像的特征进行提取和分类,广泛应用于人脸识别、车辆检测、物体跟踪等领域。

在自然语言处理领域,人工神经网络可以用于自动回答、机器翻译、语音合成等任务,将语言数据转换为计算机可以理解的形式。

第八讲人工神经网络

第八讲人工神经网络
zhēnɡ)的。在抑制状态,细胞膜内外之间有内负外正的电位差,这个电位差大约在-50—
-100mv之间。在兴奋状态,则产生内正外负的相反电位差,这时表现为约60—100mv的
电脉冲。细胞膜内外的电位差是由膜内外的离子浓度不同导致的。细胞的兴奋电脉冲宽
度一般大约为1ms。
精品资料
生物(shēngwù)神经
研究方向.

计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等
领域,它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉
与集成的重要发展趋势。
精品资料
什么是计算(jìsuàn)智能
◇神经网络与人工智能(AI)
把神经网络归类于人工智能可能不大合适,而归类于
计算智能 (CI)更能说明问题实质。进化计算、人工生
3. 采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能
4. 可学习和自适应不知道或不确定的系统
5. 能够同时处理定量、定性知识(zhī shi)。
6. 可以通过软件和硬件实现。
精品资料
人工神经网络
直观理解
神经网络是一个并行和分布式的信息处理网
络结构
它一般由大量(dàliàng)神经元组成
在1011一1013个左右。神经细胞也称神经元,是神经
系统的基本单元,它们按不同的结合方式构成了复杂
的神经网络。通过神经元及其联接的可塑性,使得大
脑具有学习、记忆和认知等各种智能。
精品资料
生物(shēngwù)神经系统





生物神经元主要由以下几个部分组成:
胞体,是神经细胞的本体;
树突,用以接受来自其它细胞元的信号;
,
1

f()

人工神经网络方法

人工神经网络方法
与其他算法比较:相比于传统的循环神 经网络(RNN),LSTM具有更好的性 能和更强的泛化能力,能够更好地处理 序列数据中的长期依赖关系。
04
人工神经网络的实现
数据预处理
数据清洗:去除异常值、缺失值和重复值 数据转换:将数据转换为适合神经网络处理的格式 数据标准化:将数据缩放到统一的标准范围内 数据归一化:将数据缩放到[0,1]或[-1,1]范围内
网络训练
训练方法:通过有标签数据进行优化 训练过程:前向传播和反向传播 训练目的:最小化损失函数 训练技巧:梯度下降法、批量梯度下降法、随机梯度下降法等
模型评估与调优
模型评估指标:准确率、召回率、F1值等 过拟合与欠拟合问题:介绍过拟合和欠拟合的概念及解决方法 超参数优化:介绍常见的超参数优化方法,如网格搜索、随机搜索等 模型调优技巧:介绍一些常用的模型调优技巧,如特征选择、数据增强等
03
常见的人工神经网络算法
感知机算法
定义:感知机算法是一种二类分类的线性分类模型 特点:简单、易于实现、训练速度快 应用:模式识别、文本分类、图像识别等领域 局限:只能处理线性可分的数据集
多层感知机算法
定义:多层感知机是一种前馈人工神经网络模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。 作用:用于分类和识别复杂模式。 工作原理:通过反向传播算法对网络进行训练,不断调整权重以最小化输出误差。 应用领域:图像识别、语音识别、自然语言处理等。

通过训练,人 工神经网络可 以学习和识别
模式
人工神经网络 广泛应用于图 像识别、语音 识别、自然语 言处理等领域
人工神经网络 由输入层、隐 藏层和输出层 组成,通过权
重连接
人工神经网络的基本原理
神经元模型:模拟生物神经元的基本结构和功能 前向传播:输入信号通过神经元网络传递,经过各层处理后得到输出结果 反向传播:根据输出结果和实际值的误差,调整网络中的权重和偏置参数 训练过程:反复迭代前向传播和反向传播,逐渐优化网络性能

人工神经网络的研究和应用

人工神经网络的研究和应用

人工神经网络的研究和应用随着科技的不断发展,我们进入了一个智能化的时代,人工神经网络成为了人们讨论的重点。

人工神经网络是一种仿生学的技术手段,它能够模拟人类大脑的神经网络结构,实现像人类一样学习、决策和预测的功能。

本文将探讨人工神经网络的研究和应用。

一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是由许多个“神经元”组成的,每个神经元接受多个输入信号,经过运算后输出一个结果。

简单的神经元通常由加权求和运算和一个阈值函数组成,它将输入信号与其对应的权重相乘并求和,再将结果输入到激活函数中,最后输出一个结果。

在人工神经网络中,我们将多组神经元组织成多层网络,每一层由若干个神经元组成。

每个神经元的输出将作为下一层神经元的输入,最终的输出结果将由输出层神经元组成。

二、人工神经网络的分类人工神经网络可以分为多种类型,如前馈神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。

其中前馈神经网络是最为常见的一种,它没有反馈回路,信息只能从输入层到输出层流动。

反馈神经网络则允许信息沿着回路反向传播,这样神经网络就可以学习时间上的相关性,例如预测时间序列数据。

卷积神经网络是一种专门用来处理图像和视频数据的神经网络。

它通过卷积核对图像进行卷积运算,提取出图像中的特征,并经过多层池化操作后进行分类或识别。

三、人工神经网络的应用人工神经网络在各个领域都有广泛的应用,例如:1. 语音识别语言识别是人工智能领域的一个重要应用方向,人工神经网络在语音识别上也有广泛的应用。

通过学习音频输入和其对应的文字标注,神经网络可以准确地识别不同人的发音,并将其转化为文字。

2. 图像识别人工神经网络可以对图像进行分类、识别和分割等操作,例如在自动驾驶汽车、医疗图像识别、安防监控等领域中都有广泛的应用。

3. 自然语言处理自然语言处理技术是人工智能领域的另一个研究热点,它涉及到文字自动翻译、情感分析、问答系统等多个方向。

人工神经网络可以通过学习大量的语言数据,对自然语言信息进行自动处理和解析。

人工神经网络

人工神经网络
(4)多层感知器具有独特的学习算法,即著名的BP算法,所以多层感知器也常称为BP网络。
多层感知器所具有的这些特点,使得它具有强大的计算能力。多层感知器是目前应用最为广泛的一种神经网络。
3.1 BP学习算法
当为解决线性不可分问题而引入多级网络后,如何估计网络隐藏层的神经元的误差就成了难题。因为在实际中,无法知道隐藏层的任何神经元的理想输出值。BP算法在于利用输出层的误差来估计输出层直接前导层的误差,再用这个误差估计更前一层的误差,如此下去,就获得了所有其他各层的误差估计。这样就形成了将输出端表现出的误差沿着与输入信号传送相反的方向逐级向网络的输入端传递的过程。因此,人们将此算法称为向后传播算法,简称BP算法。
(a)(b)
图9线性可分与不可分的问题
3.BP神经网络
单层感知器只能解决线性可分的分类问题,要增强网络的分类能力的方法之一是采用多层网络,即在输入与输出层之间加上隐含层,从而构成多层感知器,这种由输入层、隐含层(一层或多层)和输出层构成的神经网络称为多层前向神经网络。
多层前向神经网络输入层中的每个源节点的激励模式(输入向量)单元组成了应用于第二层(如第一隐层)中神经元(计算节点)的输入信号,第二层输出信号成为第三层的输入,其余层类似。网络每一层的神经元只含有作为它们输入前一层的输出信号,网络输出层(终止层)神经元的输出信号组成了对网络中输入层(起始层)源节点产生的激励模式的全部响应。即信号从输入层输入,经隐层传给输出层,由输出层得到输出信号。
反复调整联接权值使代价函数达到最小或使系统达到一个稳定状态(即突触权值稳定),就完成了学习过程。该学习过程称为纠错学习,也称为Delta学习规则。
表示神经元 和 的联接权值, 是学习速率,在学习步骤为n时对联接权值的调整为:

人工神经网络概述

人工神经网络概述

参考内容二
人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种模拟人类 神经系统运作的数学模型,由多个简单计算单元(即神经元)组成,通过学习方 式从数据中提取模式并预测未来数据。
一、人工神经网络的基本结构
人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外 部输入的数据,隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征,最后 输出层将隐藏层的结果转化为具体的输出。在隐藏层中,每个神经元都通过权重 和激活函数来对输入进行转换,以产生更有意义的输出。
根据任务的不同,人工神经网络可以分为监督学习、无监督学习和强化学习 三种。监督学习是指通过输入输出对之间的映射关系来训练模型;无监督学习是 指通过聚类或降维等方式来发现数据中的潜在规律;强化学习是指通过与环境的 交互来学习策略,以达到在给定的情况下采取最优行动的目标。
四、人工神经网络的未来发展
随着深度学习技术的不断发展,人工神经网络的性能和应用范围也在不断扩 大。未来的人工神经网络将更加注重模型的可解释性和鲁棒性,同时也将更加注 重跨领域的研究和应用。此外,随着计算机硬件的不断升级和算法的不断优化, 人工神经网络的训练速度和精度也将不断提高。
三、人工神经网络的种类
根据连接方式的不同,人工神经网络可以分为前馈神经网络和反馈神经网络 两种。前馈神经网络是一种层次结构,其中每个节点只与前一层的节点相连,每 个节点的输出都是前一层的加权输入。而反馈神经网络则是一种循环结构,其中 每个节点都与前一层的节点和后一层的节点相连,每个节点的输出不仅取决于前 一层的输入,还取决于后一层的输出。
反向传播算法是一种监督学习算法,它通过比较网络的输出和真实值来计算 误差,然后将这个误差反向传播到网络中,调整每个神经元的权重以减小误差。

(整理)人工神经网络----蠕虫的分类问题

(整理)人工神经网络----蠕虫的分类问题

蠓虫的分类问题摘要本文根据已知的测量数据(9 支Af的数据和 6 支Apf的数据)制定一种分类方法,类别是已经给定的(Af或Apf),采用了人工神经网络中的多层前馈网络模型。

首先,根据人工神经元模型与前馈网络的结合建立一个多层网络模型;接着,利用向后传播算法求得一组恰当的权值,使网络具有特定的分类功能;同时为了求得向后传播算法中实际输出与理想输出的差异的极小点与极小值,使用了迭代算法中的最速下降法。

(得到的结果是什么?)关键词:人工神经元模型多层前馈网络向后传播算法最速下降法一、问题重述两种蠓虫Af和Apf已由生物学家W.L.Grogon和W.W.Wirth(1981)根据它们的触角长度、翅膀长度加以区分. 现测得6只Apf和9只Af的触长、翅膀长的问题一:如何根据以上数据,制定一种方法正确区分两种蠓虫?(需要用结果,即正确率去说明你所使用的方法的正确性,并在摘要中写出来)问题二:用问题一采用的方法的方法对触长、翅长分别为()()()1.24,1.80,1.28,1.84,1.40,2.04的3个样本进行识别。

(需要在结果中体现,即给出你的结论,并在摘要中写出来)二、问题分析本问题要求根据已知资料(9 支Af的数据和 6 支Apf的数据)制定一种分类方法,类别是已经给定的(Af或Apf)。

今后,我们将9 支Af及6 支Apf的数据集合称之为学习样本。

问题一:基于已知的资料可以建立多层前馈网络模型对蠕虫进行分类,利用已知的测量数据该模型可以进行学习过程,得到一组恰当的权值,使网络具有特定的分类功能;问题二:可以利用问题一建立的多层前馈网络模型对给定的3个样本进行分类。

三、符号说明s :表示一个确定的已知样品标号s i O :当第s 个样品的原始数据输入网络时,相应的输出单元状态 s j H :当第s 个样品的原始数据输入网络时,相应的隐单元状态s k I :当第s 个样品的原始数据输入网络时,相应的输入单元状态 ij w :从中间层到输出层的权jk w :从输入层到中间层的权四、模型的建立与求解4.1模型的建立4.1.1人工神经元模型图1 表示出了作为人工神经网络(artificial neural network ,以下简称 NN )的基本单元的神经元模型,它有三个基本要素:图1 神经元模型 (i )一组连接(对应于生物神经元的突触),连接强度由各连接上的权值表示,权值为正表示激活,为负表示抑制。

人工神经网络

人工神经网络

人工神经网络大脑是由约100亿个高度互联的神经元组成的,这些神经元构成一个协同处理的复杂网络结构,即神经网络,成为认知的物质与生理基础。

人工神经网络是模拟大脑构建的计算模型,由大量模拟神经元的处理单元——人工神经元构成,形成一个大规模的非线性自适应系统,拥有学习、记忆、计算以及智能处理能力,可以在一定程度上模拟人脑的信息储存、检索和处理能力。

6.1 感知机6.1.1 感知机模型1957年康奈尔大学的Rosenblatt提出了感知机的概念。

感知机模拟生物神经元,接收一个或者多个输入,处理后输出一个结果。

图6-1是感知机的示意图。

图6-1 感知机示意图感知机可以有一到多个输入,每个输入带有一个权重w,用来表示该输入的i和b构成了感知机的参数集合。

感知机重要程度,每个感知机有一个偏置b,wi计算输入的线性组合(或者叫作预激活)并将其交予激活函数f(a)得到输出y。

激活函数用于模拟生物神经元的激活与非激活状态,通常采用阶梯函数、sigmoid函数和分段线性函数及其变体。

图6-2给出了几种激活函数的定义和图形。

图6-2 几种激活函数6.1.2 感知机学习策略依据训练样本的数据确定wi 和b(不区分的时候统一记为θi)值的过程就是感知机的学习过程,其学习算法基于误差驱动。

首先,将未经学习的θi设置为0或者很小的随机值,然后对训练集中的每个样本进行分类预测,并根据预测结果更新参数值。

参数更新依据式(6-1)进行。

其中是样本j的实际类别;yj (t)是样本j的本次预测类别;xji是样本j的第i个特征;η是控制学习速率的超参数,叫作学习率。

显然,如果预测正确-yj(t)=0,则参数不需要更新,否则更新参数,这种更新规则类似于梯度下降算法。

学习遍历训练集中的每个样本称为一个训练周期(Epoch)。

如果在一个训练周期内对所有样本都分类正确,则模型达到收敛状态,停止训练;否则,进入下一周期,直至模型收敛,或者达到最大训练周期数。

人工神经网络课件

人工神经网络课件
人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经 元通过突触连接而成,具 有并行处理、分布式存储 和自学习等特性。
信号传递方式
每次只利用一个样本的梯度信息进行参数更新,计算量小,收敛速度快,但容易受到噪声干扰, 陷入局部最优解。
小批量梯度下降法(Mini-Batch Gradie…
折中方案,每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新,兼具批量梯度下降法和随机梯度下降 法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化(Lasso)
01
RNN在自然语言处理领域有广泛应用,如机器翻译、文本生成、情感分析等,同时也可以应用于语音识别 和图像处理等领域。
05 优化算法与技巧
梯度下降法及其改进算法
批量梯度下降法(Batch Gradient Des…
利用整个数据集的梯度信息进行参数更新,计算量大,收敛速度慢,但能找到全局最优解。
随机梯度下降法(Stochastic Gradien…
03 反馈神经网络
反馈神经网络结构
01
02
03
04
神经元之间相互连接,形成反 馈回路。
网络中的每个神经元都接收来 自其他神经元的信号,并产生
输出信号。
输出信号会再次作为输入信号 反馈到网络中,影响其他神经
元的输出。
通过不断调整神经元之间的连 接权重,网络可以学习并适应
不同的输入模式。
Hopfield网络模型与算法
批处理、随机梯度下降等优化策略

人工神经网络的原理及优化方法

人工神经网络的原理及优化方法

人工神经网络的原理及优化方法随着计算机技术的不断发展,人工智能技术也得到了长足的发展。

人工神经网络作为人工智能技术的一个重要分支,广泛应用于语音识别、图像识别、机器翻译等领域。

本文将从人工神经网络的原理入手,介绍人工神经网络的优化方法。

一、人工神经网络的原理人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是一种由神经元和之间联系组成的网络结构,其基本结构类似于生物神经元。

每个神经元接收来自其他神经元的信号,通过处理后输出信息到下一层神经元。

模拟了人脑神经元之间相互连接的模式。

在人工神经网络中,每个神经元都有权重和偏差值。

权重决定了该神经元的重要程度,而偏差值则可以对神经元的输出进行平移。

神经元的输入信号经过加权处理,并加上偏差值之后,再通过激活函数进行非线性变换。

人工神经网络最终的输出结果,就是所有神经元经过计算后的结果。

人工神经网络的训练过程,是利用已知数据集来调整神经网络中的权重和偏差值,以使得神经网络的输出结果尽可能接近于真实结果。

常用的神经网络训练算法包括反向传播算法、遗传算法、模拟退火等。

二、人工神经网络的优化方法人工神经网络的优化方法,旨在提高神经网络的准确性和泛化能力。

常用的优化方法包括以下几种:1. 权重初始化权重的初始化方案对神经网络的训练过程起着至关重要的作用。

一般来说,权重应该随机初始化,以避免过拟合和局部最优解。

常用的权重初始化方法包括高斯分布、均匀分布、正交初始化等,其中正交初始化是一种使用较少的初始化方式。

2. 优化函数优化函数是指在训练神经网络时,通过反向传播算法来更新权重和偏差值时所使用的损失函数。

常用的优化函数包括均方误差、交叉熵、KL散度等。

不同的优化函数对神经网络的训练效果有明显的影响。

3. DropoutDropout是一种随机性的正则化手段,它能够减少神经网络的过拟合现象。

这种方法在训练神经网络时,随机地将一些神经元的输出置为0,并将其忽略。

生物计算中的人工神经网络

生物计算中的人工神经网络

生物计算中的人工神经网络人工神经网络是一种基于生物神经系统的人造计算模型,它是一种通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递实现计算的方法。

它的核心是人工神经元与其之间的连接,类比于神经元与突触之间的联系和传递。

实现人工神经网络的方式有多种,其中最常见的是通过计算机软件实现,并在硬件上进行优化和加速。

人工神经网络的应用十分广泛,例如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能游戏等领域。

一、人工神经网络的结构人工神经网络的结构包括输入层、输出层和隐藏层。

输入层接受来自外界的信息,处理后通过隐藏层传递到输出层进行输出。

隐藏层是人工神经网络中的核心,它通过一系列的加权和非线性转换来实现信息的处理和筛选。

在隐藏层中,每个神经元都会接受来自前一层神经元的信号,并将其进行线性加权和非线性变换。

这个过程包括两个步骤,即加权和和非线性函数。

二、人工神经网络的工作原理人工神经网络的工作原理可以简单概括为四个步骤,即感知、传递、处理和输出。

感知阶段:输入层把输入向量送入神经网络中,并转换为电信号。

传递阶段:电信号通过连接传递到下一层,即隐藏层,产生输出信号。

处理阶段:隐藏层计算输入信号的权重和数值,使用激活函数将输入信号转化为输出信号。

输出阶段:输出层将隐藏层的输出信号合并,并将其输出到外部。

三、人工神经网络的应用人工神经网络已经被广泛应用于各个领域。

以下是几个值得一提的应用:1、图像识别:神经网络能够对图像进行识别和分类,包括人脸识别、手写数字识别和目标检测等。

2、语音识别:神经网络能够对语音进行识别和分类,包括声音唤醒、自然语音识别和语音合成等。

3、自然语言处理:神经网络能够对自然语言进行处理,包括机器翻译、文本分类和情感分析等。

4、智能游戏:神经网络能够模拟人类思考方式,以增强人机对战的趣味性和游戏体验。

四、未来发展趋势人工神经网络的未来发展趋势在于更深层次的网络结构和更强大的优化算法。

随着越来越多的领域采用人工智能技术,神经网络的应用将变得更加广泛和重要。

人工神经网络行业分析报告

人工神经网络行业分析报告

人工神经网络行业分析报告人工神经网络行业分析报告一、定义人工神经网络是一种用于模拟和学习人类大脑的能力的机器学习技术。

它包括许多相互连接的节点和层,其中每个节点模拟一个神经元,并且可以实现类似于人类大脑的功能。

这种技术可以用于很多应用领域,例如图像和语音识别、自然语言处理、数据挖掘等。

二、分类特点人工神经网络可以根据不同的分类方式进行分类:1.按照网络结构分类:单层感知器、多层前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络、自组织映射神经网络、深度神经网络等。

2.按照学习方式分类:监督学习、非监督学习、强化学习等。

3.按照模型训练方式分类:离线训练、在线训练等。

人工神经网络的特点包括可模拟人脑中的神经元和神经元之间的连接、自动训练和预测、并行计算和大规模数据处理等。

三、产业链人工神经网络的产业链主要包括人工神经网络芯片、算法和软件、硬件设备、平台、应用等环节。

四、发展历程人工神经网络的历史可以追溯到20世纪50年代,当时提出了神经元模型。

然而,由于计算机技术的限制和数据量的不足,神经网络的发展比较缓慢。

直到1990年代,由于计算机性能的突破和数据量的大量增加,神经网络开始在某些应用领域中得到广泛应用,并取得了显著的成就。

五、行业政策文件近年来,随着人工智能的快速发展,政府出台了一系列政策文件来支持人工智能和人工神经网络的发展。

例如,《新一代人工智能发展规划》、《关于推进大数据发展和应用加快推进新一代人工智能产业发展的指导意见》等。

六、经济环境近年来,人工神经网络行业发展迅速,推动了经济的快速增长。

特别是在人工智能领域,人工神经网络技术的不断应用和进步,进一步加速了人工智能的发展。

根据市场研究,全球人工神经网络市场规模将从2018年的119.4亿美元增长至2025年的271.3亿美元。

七、社会环境人工神经网络技术的快速发展带来了明显的社会影响,并可能带来一些求职市场方面的问题。

同时,人工神经网络技术在某些领域中替代人力资源,可能导致某些人的失业,这也需要政府的关注。

人工神经网络原理、分类及应用

人工神经网络原理、分类及应用

学 术 论 坛240科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科,它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。

神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。

该模型对于拟合现实复杂世界有着重要的实用价值。

1 神经网络简介人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),亦称神经网络(Neural Network,NN),是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。

心理学家Mcculloch,数学家Pitts在20世纪40年代第一次提出了神经网络模型,从此开创了神经科学理论的研究时代,此后半个世纪神经网络技术蓬勃发展。

神经网络是一种计算模型,由大量的神经元个体节点和其间相互连接的加权值共同组成,每个节点都代表一种运算,称为激励函数(activation function)。

每两个相互连接的节点间都代表一个通过该连接信号加权值,称值为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆,网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激励函数。

而网络本身通常是对自然界或者人类社会某种算法或函数的逼近,也可能是一种逻辑策略的表达。

神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。

人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型向结合,借助数学统计工具来实现。

另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

2 神经网络模型及训练2.1生物神经元模型人脑是自然界所造就的高级动物,人的思维是由人脑来完成的,而思维则是人类智能的集中体现。

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例秦兴德(周末班)学号:08200203人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。

为了模拟大脑的基本特性,在现代神经科学研究的基础上,人们提出来人工神经网络的模型。

人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。

For personal use only in study and research; not for commercial use神经网络在2个方面与人脑相似:(1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。

(2) 互连神经元的连接强度,即突触权值,用于存储获取的信息。

他既是高度非线性动力学系统,又是自适应组织系统,可用来描述认知、决策及控制的智能行为。

神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。

For personal use only in study and research; not for commercial use一人工神经网络的基本特征For personal use only in study and research; not for commercial use1、并行分布处理:人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。

这特别适于实时控制和动态控制。

各组成部分同时参与运算,单个神经元的运算速度不高,但总体的处理速度极快。

2、非线性映射:人工神经网络具有固有的非线性特性,这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。

只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。

因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。

3、信息处理和信息存储合的集成:在神经网络中,知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元,他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上,表现为神经元之间分布式的物理联系。

人工神经网络简单介绍

人工神经网络简单介绍

⼈⼯神经⽹络简单介绍本⽂主要对⼈⼯神经⽹络基础进⾏了描写叙述,主要包含⼈⼯神经⽹络的概念、发展、特点、结构、模型。

本⽂是个科普⽂,来⾃⽹络资料的整理。

⼀、⼈⼯神经⽹络的概念⼈⼯神经⽹络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经⽹络(NN)。

是基于⽣物学中神经⽹络的基本原理,在理解和抽象了⼈脑结构和外界刺激响应机制后,以⽹络拓扑知识为理论基础。

模拟⼈脑的神经系统对复杂信息的处理机制的⼀种数学模型。

该模型以并⾏分布的处理能⼒、⾼容错性、智能化和⾃学习等能⼒为特征,将信息的加⼯和存储结合在⼀起。

以其独特的知识表⽰⽅式和智能化的⾃适应学习能⼒,引起各学科领域的关注。

它实际上是⼀个有⼤量简单元件相互连接⽽成的复杂⽹络,具有⾼度的⾮线性,能够进⾏复杂的逻辑操作和⾮线性关系实现的系统。

神经⽹络是⼀种运算模型。

由⼤量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。

每⼀个节点代表⼀种特定的输出函数。

称为激活函数(activation function)。

每两个节点间的连接都代表⼀个对于通过该连接信号的加权值。

称之为权重(weight)。

神经⽹络就是通过这样的⽅式来模拟⼈类的记忆。

⽹络的输出则取决于⽹络的结构、⽹络的连接⽅式、权重和激活函数。

⽽⽹络⾃⾝通常都是对⾃然界某种算法或者函数的逼近。

也可能是对⼀种逻辑策略的表达。

神经⽹络的构筑理念是受到⽣物的神经⽹络运作启⽰⽽产⽣的。

⼈⼯神经⽹络则是把对⽣物神经⽹络的认识与数学统计模型相结合。

借助数学统计⼯具来实现。

还有⼀⽅⾯在⼈⼯智能学的⼈⼯感知领域,我们通过数学统计学的⽅法,使神经⽹络能够具备类似于⼈的决定能⼒和简单的推断能⼒。

这样的⽅法是对传统逻辑学演算的进⼀步延伸。

⼈⼯神经⽹络中。

神经元处理单元可表⽰不同的对象。

⽐如特征、字母、概念。

或者⼀些有意义的抽象模式。

⽹络中处理单元的类型分为三类:输⼊单元、输出单元和隐单元。

输⼊单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输⼊和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。

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蠓虫的分类问题摘要本文根据已知的测量数据(9 支Af的数据和 6 支Apf的数据)制定一种分类方法,类别是已经给定的(Af或Apf),采用了人工神经网络中的多层前馈网络模型。

首先,根据人工神经元模型与前馈网络的结合建立一个多层网络模型;接着,利用向后传播算法求得一组恰当的权值,使网络具有特定的分类功能;同时为了求得向后传播算法中实际输出与理想输出的差异的极小点与极小值,使用了迭代算法中的最速下降法。

(得到的结果是什么?)关键词:人工神经元模型多层前馈网络向后传播算法最速下降法一、问题重述两种蠓虫Af和Apf已由生物学家W.L.Grogon和W.W.Wirth(1981)根据它们的触角长度、翅膀长度加以区分. 现测得6只Apf和9只Af的触长、翅膀长的问题一:如何根据以上数据,制定一种方法正确区分两种蠓虫?(需要用结果,即正确率去说明你所使用的方法的正确性,并在摘要中写出来)问题二:用问题一采用的方法的方法对触长、翅长分别为()()()1.24,1.80,1.28,1.84,1.40,2.04的3个样本进行识别。

(需要在结果中体现,即给出你的结论,并在摘要中写出来)二、问题分析本问题要求根据已知资料(9 支Af的数据和 6 支Apf的数据)制定一种分类方法,类别是已经给定的(Af或Apf)。

今后,我们将9 支Af及6 支Apf的数据集合称之为学习样本。

问题一:基于已知的资料可以建立多层前馈网络模型对蠕虫进行分类,利用已知的测量数据该模型可以进行学习过程,得到一组恰当的权值,使网络具有特定的分类功能;问题二:可以利用问题一建立的多层前馈网络模型对给定的3个样本进行分类。

三、符号说明s :表示一个确定的已知样品标号s i O :当第s 个样品的原始数据输入网络时,相应的输出单元状态 s j H :当第s 个样品的原始数据输入网络时,相应的隐单元状态s k I :当第s 个样品的原始数据输入网络时,相应的输入单元状态 ij w :从中间层到输出层的权jk w :从输入层到中间层的权四、模型的建立与求解4.1模型的建立4.1.1人工神经元模型图1 表示出了作为人工神经网络(artificial neural network ,以下简称 NN )的基本单元的神经元模型,它有三个基本要素:图1 神经元模型 (i )一组连接(对应于生物神经元的突触),连接强度由各连接上的权值表示,权值为正表示激活,为负表示抑制。

(ii )一个求和单元,用于求取各输入信号的加权和(线性组合)。

(iii )一个非线性激活函数,起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内(一般限制在(0,1)或(-1,1)之间)。

此外还有一个阈值k θ(或偏置k k b θ=-)。

以上作用可分别以数学式表达出来:1,,()pk kj j k k k k k j u w x v u y v θϕ===-=∑式中12,,p x x x 为输入信号,12,,k k kp w w w 为神经元k 权值,k u 为线性组合结果,k θ为阈值,()ϕ⋅为激活函数,k y 为神经元k 的输出。

若把输入的维数增加一维,则可把阈值k θ包括进去。

例如 1,()pk kj j k k j v w x y u ϕ===∑此处增加了一个新的连接,其输入为01(+1)x =-或,权值为0k k w θ=(或k b ) ,如图2 所示。

图2 神经元模型激活函数()ϕ⋅可以有以下几种: (i )阈值函数1,0()(1)0,0v v v ϕ≥⎧=⎨<⎩即阶梯函数。

这时相应的输出k y 为1,00,0k k k v y v ≥⎧=⎨<⎩其中1pk kj j k j v w x θ==-∑ ,常称此种神经元为M P -模型。

(ii )分段线性函数1,11()(1),11(2)20,1v v v v v ϕ≥⎧⎪⎪=+-<<⎨⎪≤-⎪⎩它类似于一个放大系数为 1 的非线性放大器,当工作于线性区时它是一个线性组合器放大系数趋于无穷大时变成一个阈值单元。

(iii )sigmoid 函数 最常用的函数形式为1()(3)1exp()x x ϕα=+-参数0α>可控制其斜率。

另一种常用的是双曲正切函数1exp()()tanh (4)21exp()v v v v ϕ--⎛⎫==⎪+-⎝⎭这类函数具有平滑和渐近性,并保持单调性。

双曲正弦函数: sinh 2x x e e x --=;双曲余弦函数: cosh 2x xe e x -+=;双曲正切函数: tanh x x x x e e x e e ---=+;双曲余切函数: coth x xx x e e x e e--+=-;4.1.2 网络结构及工作方式除单元特性外,网络的拓扑结构也是NN 的一个重要特性。

从连接方式看 NN 主要有两种。

(i )前馈型网络各神经元接受前一层的输入,并输出给下一层,没有反馈。

结点分为两类,即输入单元和计算单元,每一计算单元可有任意个输入,但只有一个输出(它可耦合到任意多个其它结点作为其输入)。

通常前馈网络可分为不同的层,第i 层的输入只与第1i - 层输出相连,输入和输出结点与外界相连,而其它中间层则称为隐层。

(ii )反馈型网络所有结点都是计算单元,同时也可接受输入,并向外界输出。

NN 的工作过程主要分为两个阶段:第一个阶段是学习期,此时各计算单元状态不变,各连线上的权值可通过学习来修改;第二阶段是工作期,此时各连接权固定,计算元状态变化,以达到某种稳定状态。

从作用效果看,前馈网络主要是函数映射,可用于模式识别和函数逼近。

反馈网络按对能量函数的极小点的利用来分类有两种:第一类是能量函数的所有极小点都起作用,这一类主要用作各种联想存储器;第二类只利用全局极小点,它主要用于求解最优化问题。

4.1.3多层前馈网络图3 多层前馈网络为解决上述问题,考虑一个其结构如图3 所示的人工神经网络,激活函数由1()1exp()x x ϕα=+-来决定。

图中最下面单元,即由• 所示的一层称为输入层,用以输入已知测量值。

在本问题中,它只需包括两个单元,一个用以输入触角长度,一个用以输入翅膀长度。

中间一层称为处理层或隐单元层,单元个数适当选取,在本问题中,取三个就足够了。

最上面一层称为输出层,在本问题中只包含二个单元,用以输出与每一组输入数据相对应的分类信息.任何一个中间层单元接受所有输入单元传来的信号,并把处理后的结果传向每一个输出单元,供输出层再次加工,同层的神经元彼此不相联接,输入与输出单元之间也没有直接联接。

这样,除了神经元的形式定义外,我们又给出了网络结构,其中只有中间层及输出层的单元才对信号进行处理;输入层的单元对输入数据没有任何加工。

在蠓虫分类问题中,1,2,,15s =分别表示学习样本中的15 个样品;当将第 s 个样品的原始数据输入网络时,相应的输出单元状态为(1,2)s i O i =,隐单元状态为(1,2,3)s j H j =,输入单元取值为(1,2)s k I k =。

如果ij w ,jk w 均已给定,那么,对应于任何一组确定的输入()12,s s I I ,网络中所有单元的取值不难确定。

事实上,对样品s 而言,隐单元j 的输入是21(5)s sjjk k k h w I ==∑相应的输出状态是21()()(6)s s s jjjk k k H h w I ϕϕ===∑由此,输出单元i 所接收到的迭加信号是332111()(7)s s s iij jij jk k j j k h w H w w I ϕ=====∑∑∑网络的最终输出是332111()()(())(8)s s s s iiij jij jk k j j k O h w H w w I ϕϕϕϕ======∑∑∑这里,没有考虑阈值,正如前面已经说明的那样,这一点是无关紧要的。

还应指出的是,对于任何一组确定的输入,输出是所有权}{,ij jk w w 的函数。

如果我们能够选定一组适当的权值}{,ij jk w w ,使得对应于学习样本中任何一组Af 样品的输入()12,s sI I ,输出()12,(1,0)s s O O =,对应于Apf 的输入数据,输出为()0,1 那么蠓虫分类问题实际上就解决了。

因为,对于任何一个未知类别的样品,只要将其触角及翅膀长度输入网络,视其输出模式靠近()0,1 亦或()1,0 ,就可能判断其归属。

当然,有可能出现介于中间无法判断的情况。

现在的问题是,如何找到一组适当的权值,实现上面所设想的网络功能。

4.1.4向后传播算法如前所述,我们希望对应于学习样本中 Af 样品的输出是()1,0,对应于 Apf 的输出是()0,1,这样的输出称之为理想输出。

实际上要精确地作到这一点是不可能的,只能希望实际输出尽可能地接近理想输出。

为清楚起见,把对应于样品s 的理想输出记为{}s i T ,那么21522,1111()()()(9)22s s ss i i ii i s i s E W T O TO ===-=-∑∑∑度量了在一组给定的权下,实际输出与理想输出的差异,由此,寻找一组恰当的权的问题,自然地归结为求适当W 的值,使()E W 达到极小的问题。

这里,()()111213212223111221223132,,,,,,,,,,,TW w w w ww w w w w w w w =。

将式(8 )代入(9 ),有322,111()[(())](10)2ss i ij jk k i s j k E W T w w I ϕϕ===-∑∑∑易知,对每一个变量ij w 或jk w 而言,这是一个连续可微的非线性函数,为了求得其极小点与极小值,最为方便的就是使用最速下降法。

4.1.5最速下降法最速下降法是一种迭代算法,为求出()E W 的(局部)极小,它从一个任取的初始点0W 出发,()()0000000000000111213212223111221223132,,,,,,,,,,,TW w w w w w w w w w w w w =计算在0W点的负梯度方向0111213212223111221223132(),,,,,,,,,,,TW W E E E E E E E E E E E E E W w w w w w w w w w w w w =⎛⎫∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂-∇=- ⎪∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂⎝⎭,这是函数在该点下降最快的方向;只要0()0E W ∇≠,就可沿该方向移动一小段距离,达到一个新的点100()W W E W η=-∇,η是一个参数,只要η足够小,定能保证10()()E W E W <。

不断重复这一过程,一定能达到()E W 的一个(局部)极小点。

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