完整的神经网络讲解
神经网络基础精选
第一讲 神经网络基础
突触:突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触 后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之 间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的 接口。两个神经元的细胞质并不直接连通,两者彼此联 系是通过突触这种结构接口的。
膜电位:神经元细胞膜内外之间存在电位差,称为膜电 位。膜外为正,膜内为负。膜电压接受神经其它神经元 的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结 果,使膜电位上升,而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态,产生神经冲动,由轴突输出,这个 过程称为兴奋。
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第一讲 神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位(mv)
兴奋期, 大于动作阈值
动 作
绝对不应期:不响应任何刺激 阈
值
相对不应期:很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型:兴奋型 -70
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3
和抑制型。神经冲动使得细胞 膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
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树突
细胞体
细胞核 轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
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图1-1b 神经元的解剖
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第一讲 神经网络基础
细胞体:细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有 一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元 活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过 程。包括细胞核,细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为 第 i个 神 经 元 的 净 输 入
j1
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第一讲 神经网络基础
四 人工神经元与生物神经元区别 (1)模型传递的是模拟信号,生物输入输出均
BP神经网络PPT全文
输出层与隐含层的激活函数可以不同,并且输出层
各单元的激活函数可有所区别
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2 多层网络的表达能力
按照Kolmogorov定理,任何一个判决均可用 前式所示的三层神经网络实现。
即: 只要给定足够数量的隐含层单元、适 当的非线性函数、以及权值, 任何由输入向输 出的连续映射函数均可用一个三层前馈神经网络 实现。
神经网络的计算通过网络结构实现;
不同网络结构可以体现各种不同的功能;
网络结构的参数是通过学习逐渐修正的。
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(1)基本的人工神经元模型
McCulloch-Pitts神经元模型
输入信号;链接强度与权向量;
信号累积
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激活与抑制
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人工神经元模型的三要素 :
一组连接 一个加法器 一个激励函数
➢ 树突(dendrites), 接收来自外接的信息 ➢ 细胞体(cell body), 神经细胞主体,信息加工 ➢ 轴突(axon), 细胞的输出装置,将信号向外传递,
与多个神经元连接 ➢突触 (synapsse), 神经元经突触向其它神经元(胞体 或树突)传递信号
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(2)生物神经元的基本特征
5 假定:第l层为当前处理层;
其前一层l 1、当前层l、后一层l 1的计算单元序号为i, j,k;
位于当前层第j个计算单元的输出为Olj,j 1,..., nl
前层第i个单元到本层第j个单元的连接权值为ilj , i 1,..., nl1
本层第j个单元到后层第k个单元的连接权值为
l 1 jk
,
连接权值,突触连接强度
神经网络学习PPT课件
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法,通过迭 代更新参数,以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中,牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是,利用二阶泰勒级数近似损失函数 ,并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中,牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说,根据二阶导数矩阵 (海森矩阵)和当前点的梯度向量,计算出参数更新的 方向和步长,然后更新参数。通过不断迭代,参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比,牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息,还考虑了二阶导数信息, 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
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未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用,模型的可解释性成为研究热 点,旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新,如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及,如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互,成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构, 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据,如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元,由一个输入层和一个输出层 组成,通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类, 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是,首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差,然后将误差逐层反向传播,并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代,权重逐渐调整,使得神经网络的输出逐渐接近实际值,从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度,即权重的导数,以便更新权重。
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成,分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定,导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果,由此我们
确定了54个训练模式对,判决表1为其中的示例。
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基于神经网络的融合算法
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局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法,如速率持续 法,即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中,xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
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局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过
自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。
第二,具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三,具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中,一些结点不参与运算,对整个系统性能不会产生重大影响。
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仿真结果
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仿真结果
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7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看,多个神经元构成一个网络,因此神经元模型的定义 要考虑整体,包含如下要素: (1)对单个人工神经元给出某种形式定义; (2)决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式; (3)元与元之间的联结强度(加权值)。
神经网络的基本原理及工作流程解析
神经网络的基本原理及工作流程解析神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的算法模型,它通过学习和训练来提取和处理数据。
本文将解析神经网络的基本原理和工作流程,以帮助读者更好地理解这一令人着迷的技术。
一、神经网络的基本原理神经网络的基本原理源于人脑神经元的工作方式。
神经元是大脑中的基本单位,它通过连接其他神经元来传递和处理信息。
类似地,神经网络中的神经元被称为节点或神经元,它们通过连接权重来传递和处理数据。
神经网络的核心思想是通过调整连接权重来学习和适应输入数据。
当神经网络接收到输入数据时,每个节点将根据其连接权重和输入数据计算输出。
然后,通过比较输出与期望输出,神经网络可以调整连接权重,以使输出更接近期望输出。
这个过程被称为反向传播算法。
二、神经网络的工作流程神经网络的工作流程可以分为以下几个步骤:1. 数据预处理:在输入数据进入神经网络之前,通常需要进行一些预处理操作,例如数据归一化、特征提取等。
这些操作有助于提高神经网络的性能和准确性。
2. 前向传播:在前向传播阶段,输入数据通过连接权重和激活函数的作用,从输入层逐层传递到输出层。
每个节点根据其连接权重和输入数据计算输出,并将其传递给下一层的节点。
这个过程一直持续到达到输出层。
3. 损失函数计算:在前向传播过程中,神经网络的输出与期望输出进行比较,并计算损失函数。
损失函数是衡量神经网络输出与期望输出之间差异的指标,它可以帮助神经网络调整连接权重。
4. 反向传播:在反向传播阶段,神经网络根据损失函数的值来调整连接权重。
通过计算损失函数对每个连接权重的偏导数,可以确定每个连接权重的调整方向和大小。
然后,神经网络使用梯度下降算法来更新连接权重,以减小损失函数的值。
5. 迭代训练:神经网络的训练过程是一个迭代的过程。
通过重复进行前向传播、损失函数计算和反向传播,神经网络逐渐调整连接权重,使其能够更好地适应输入数据。
通常,需要多次迭代训练才能达到理想的性能。
神经网络ppt课件
通常,人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式,对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的,也是最简单的神经 网络结构,由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号,同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号,也可以是经过转化 的输出信号;可以是本时刻 的输出信号,也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为:如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入,并且如果两个单元都处于高度活 动状态,这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法,它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重,因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络简介
神经网络简介神经网络(Neural Network),又被称为人工神经网络(Artificial Neural Network),是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成,通过建立神经元之间的连接关系,实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中,输入层用于接收外部信息的输入,隐藏层用于对输入信息进行处理和加工,输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中,输入信号通过输入层进入神经网络,并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差,通过调整神经元之间的连接权重,不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能,它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练,神经网络可以学习到图像中的特征,并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域,神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习,神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析,预测股票价格走势、评估风险等,并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析,神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域,神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中,机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用,但它也存在一些优缺点。
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 ),它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体,一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元,其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合,可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中,常遇到求解约束
优化问题,神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下,估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性,可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型,实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器,对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制,使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期(1986-现在) 神经网络从理论走向应用领域,出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有:模式识别
与图象处理(语音、指纹、故障检测和 图象压缩等)、控制与优化、系统辨识 、预测与管理(市场预测、风险分析) 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明,人脑极其复杂,由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成,其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 , 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ,为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动,导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘:由于神经元结构的可塑 性,突触的传递作用可增强和减弱,因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为:
什么是神经网络
什么是神经网络神经网络是当今人工智能技术中最常见的模式,它引发了各种科学革命,无论是工程学还是商业,它在不同行业和应用中发挥着越来越大的作用。
本文将介绍神经网络在解决各种问题方面的神奇力量。
1. 什么是神经网络神经网络是一种仿照人脑的“机器学习”算法。
它是一种可以从大量示例分析和学习的计算机算法,具有自适应性,可大规模搜索。
神经网络的算法就像人类的记忆技能,可以自行学习数据并扩展知识,从而解决一些非常困难的问题,因此也被称为“深度学习”算法。
2. 神经网络如何工作神经网络通过网络层积的多层神经元结构,可以从大量输入数据中特征提取、预测和学习,这些神经元结构在建立连接的基础上,可以识别复杂的模式,从而整合起输入到输出之间的映射。
在学习过程中,神经网络根据示例数据调整其参数,在训练完毕后输入到测试集中,根据其表现度量精度,从而让人工智能系统能够有效地满足需求。
3. 神经网络的应用(1)计算机视觉:神经网络在人工智能方面应用最为广泛的是计算机视觉,它可以被用于图像识别、物体检测、图像检索等。
(2)自然语言处理:神经网络还可以用于自然语言处理,用于文本分类、问答机器人、聊天机器人等。
(3)机器学习:神经网络也是机器学习的最常见方法,可以用于大规模优化、行为预测和分类。
(4)语音识别:神经网络可以用于语音识别,可以对输入的音频信号进行分析,从而实现自动语音识别。
(5)机器人学:神经网络技术也被应用于机器人学,以控制机器人的动作和行为,可以实现在环境中自主行走。
4.结论通过以上介绍可以看出,神经网络具有极大的潜力,能够自动学习和发现规律,并能应用到各种不同的领域,迅速应对瞬息万变的人工智能环境。
神经网络原理与应用第1讲:基础知识PPT课件
1957年,心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模 型,它可以识别一些简单的
模式,但无法处理异或 (XOR)问题。
1974年,Paul Werbos提出 了反向传播算法,解决了感 知机模型无法学习异或问题
的问题。
2006年,加拿大多伦多大学 的Geoffrey Hinton等人提出 了深度学习的概念,开启了
权重更新是根据损失函数的梯度调整权重的过程,通过不断 地迭代优化,使神经网络逐渐接近最优解。权重更新的过程 通常使用梯度下降法或其变种进行。
03
神经网络的类型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是最基本的神经网络类型,信息从输入层开始,逐层向前传递,直 至输出层。
详细描述
前馈神经网络中,每一层的神经元只接收来自前一层的输入,并输出到下一层。 这种网络结构简单,易于训练和实现,常用于模式识别、分类和回归等任务。
利用神经网络进行游戏AI的决 策和策略制定,如AlphaGo
等。
02
神经网络的基本概念
神经元模型
总结词
神经元是神经网络的基本单元,模拟 生物神经元的行为。
详细描述
神经元模型通常包括输入信号、权重 、激活函数和输出信号等部分。输入 信号通过权重进行加权求和,经过激 活函数处理后得到输出信号。
激活函数
06
神经网络的应用实例
图像识别
总结词
图像识别是神经网络应用的重要领域之一, 通过训练神经网络识别图像中的物体、人脸 等特征,可以实现高效的图像分类、目标检 测等功能。
详细描述
神经网络在图像识别领域的应用已经取得了 显著的成果。例如,卷积神经网络(CNN) 被广泛用于图像分类、目标检测和人脸识别 等任务。通过训练神经网络,可以自动提取 图像中的特征,并基于这些特征进行分类或 检测目标。这大大提高了图像识别的准确性
神经网络入门指南从零开始学习神经网络的基础知识
神经网络入门指南从零开始学习神经网络的基础知识神经网络入门指南:从零开始学习神经网络的基础知识神经网络作为一种模拟人脑神经系统的计算模型,已经在各个领域得到了广泛的应用。
从图像识别、语音识别、自然语言处理,到游戏智能化等,神经网络已经逐步成为机器智能领域的重要基础技术之一。
本篇文章将从零开始介绍神经网络的基础知识,帮助初学者快速掌握神经网络的基本原理及应用。
一、什么是神经网络?神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型,其基本原理是通过模仿生物神经元之间的相互连接和信息传递来实现复杂的信息处理功能。
简单来说,神经网络就是由一个由神经元和神经元之间的连接组成的网络。
二、神经网络的基本结构神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层用于接受外部输入信息;隐藏层根据输入信息进行“加工”,并向下一层传递信息;输出层将隐藏层传递过来的信息进行最终的处理和输出。
三、神经网络的工作原理神经网络的工作原理可以简单概括为“学习”和“推理”两个过程。
具体来讲,它通过不断调整网络参数,使网络模型能够根据训练数据进行学习,获得越来越准确的预测结果;在真实数据到来时,神经网络便可以通过这些已经学习到的规律,对新的数据进行推理和预测。
四、神经网络的应用1. 图像识别神经网络在图像识别领域的应用已经相当成熟,它可以通过学习大量的图像数据,并利用其内部的特征分析方法来实现对图像的智能化识别。
2. 语音识别语音识别是神经网络另一个重要应用领域。
神经网络可以通过语音信号分析技术,将语音信号转化为数字信号,并通过特征提取、分类等技术,实现对语音的自动识别。
3. 自然语言处理在自然语言处理领域,神经网络已经成为了文本分类、语种识别、情感分析等关键技术之一。
通过神经网络的“学习”和“推理”能力,它可以自动地理解、分析和理解大量的自然语言文本信息。
4. 游戏智能化在大型游戏开发中,神经网络也具有非常重要的应用前景。
它可以通过学习玩家的习惯和操作行为,实现对玩家行为的预测,同时还可以对游戏场景的元素进行分析和规划,实现对游戏智能化水平的提升。
深度学习神经网络原理与应用分析
深度学习神经网络原理与应用分析深度学习神经网络是当今最热门的领域之一,其在人工智能、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等方面都有广泛的应用。
深度学习的基础是神经网络,本文将对深度学习神经网络的原理与应用进行分析。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络是由多个神经元组合而成的网络结构,每个神经元都具有多个输入和一个输出。
神经元接收到多个输入,并将这些输入送入激活函数中进行处理,最终输出一个结果。
多个神经元组成的网络就可以实现更加复杂的功能。
神经网络通常由输入层、中间层和输出层组成。
输入层是神经网络的接口,将外部信息输入到神经网络中;中间层是神经网络的核心,通过多个中间层的组合,可以实现非常复杂的功能;输出层是神经网络的输出接口,将神经网络的输出结果输出到外部。
神经网络的训练过程通常采用反向传播算法,该算法是求解网络的最优权值的一种方法。
在训练过程中,首先对神经网络进行正向传播,得到神经网络的输出结果;然后,将输出结果与期望输出结果进行比较,计算误差;最后,将误差通过反向传播算法传回网络,调整神经元之间的权值,使得误差最小化。
二、深度学习神经网络的应用1.计算机视觉深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用,如图像分类、目标识别和人脸识别等。
目前,卷积神经网络(CNN)已成为计算机视觉领域最常用的深度学习模型。
CNN的特点是可以自动提取图像的特征,并可以逐层提取信息,逐渐深入到图像的各个层次。
通过CNN,可以实现图像分类、目标检测、图像分割等多种计算机视觉任务。
2.语音识别深度学习在语音识别领域的应用也非常广泛。
传统的语音识别方法通常是通过Gaussian混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)来实现的。
然而,这些方法需要手动提取语音的特征,容易受到噪声和变化的影响。
深度学习神经网络可以自动提取语音的特征,并且对于噪声和变化具有很好的鲁棒性。
目前,深度学习神经网络已经成为语音识别领域最常用的模型之一。
神经网络基本原理
神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的人工智能模型。
它由大量的人工神经元组成,这些神经元通过连接形成复杂的网络,可以进行信息处理和学习。
神经网络的基本原理包括感知器、激活函数、前向传播、反向传播等重要概念。
感知器是神经网络的基本组成单元,它接收多个输入信号,并通过加权求和和激活函数的处理得到输出。
感知器的工作原理类似于人脑中的神经元,它对输入信号进行加权处理,并通过激活函数输出一个结果。
感知器可以用来构建更复杂的神经网络结构,实现对复杂信息的处理和学习。
激活函数是神经网络中非常重要的一部分,它决定了神经元的输出是否被激活。
常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数等,它们能够将输入信号转换为输出信号,并且具有非线性的特性,能够增加神经网络的表达能力。
前向传播是神经网络中信息传递的过程,输入信号经过感知器和激活函数的处理,最终得到输出结果。
在前向传播过程中,每个神经元都将上一层的输出作为输入,并进行加权求和和激活函数处理,然后传递给下一层神经元,直至得到最终的输出结果。
反向传播是神经网络中的学习算法,它通过计算输出结果与实际结果的误差,然后反向调整神经网络中每个连接的权重,以减小误差。
反向传播算法通过梯度下降的方法,不断调整神经网络中的参数,使得神经网络能够逐渐学习到输入和输出之间的映射关系。
神经网络基本原理的理解对于深度学习和人工智能领域的研究具有重要意义。
通过对神经网络的基本原理进行深入的学习和掌握,可以更好地理解神经网络的工作机制,设计更加高效和有效的神经网络模型,实现对复杂信息的处理和学习。
同时,神经网络基本原理的研究也为人工智能技术的发展提供了重要的理论基础,推动了人工智能技术的不断进步和发展。
总之,神经网络基本原理是人工智能领域的重要基础知识,它对于理解和应用神经网络模型具有重要意义。
通过对感知器、激活函数、前向传播、反向传播等基本概念的深入学习和掌握,可以更好地理解神经网络的工作原理,设计更加高效和有效的神经网络模型,推动人工智能技术的发展和应用。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ,是最早的卷积神经网 络之一,用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出,获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军,引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ,通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层,构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化,捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身, 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络(LSTM)
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模,能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似,但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络,通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络,一种简化 的LSTM结构,具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线(或超平面)能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题,需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分;或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
神经网络的基本知识点总结
神经网络的基本知识点总结一、神经元神经元是组成神经网络的最基本单元,它模拟了生物神经元的功能。
神经元接收来自其他神经元的输入信号,并进行加权求和,然后通过激活函数处理得到输出。
神经元的输入可以来自其他神经元或外部输入,它通过一个权重与输入信号相乘并求和,在加上偏置项后,经过激活函数处理得到输出。
二、神经网络结构神经网络可以分为多层,一般包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外部输入的信息,隐藏层负责提取特征,输出层负责输出最终的结果。
每一层都由多个神经元组成,神经元之间的连接由权重表示,每个神经元都有一个对应的偏置项。
通过调整权重和偏置项,神经网络可以学习并适应不同的模式和规律。
三、神经网络训练神经网络的训练通常是指通过反向传播算法来调整网络中每个神经元的权重和偏置项,使得网络的输出尽可能接近真实值。
神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播过程中,输入数据通过神经网络的每一层,并得到最终的输出。
在反向传播过程中,通过计算损失函数的梯度,然后根据梯度下降算法调整网络中的权重和偏置项,最小化损失函数。
四、常见的激活函数激活函数负责对神经元的输出进行非线性变换,常见的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和Leaky ReLU函数等。
Sigmoid函数将输入限制在[0,1]之间,Tanh函数将输入限制在[-1,1]之间,ReLU函数在输入大于0时输出等于输入,小于0时输出为0,Leaky ReLU函数在输入小于0时有一个小的斜率。
选择合适的激活函数可以使神经网络更快地收敛,并且提高网络的非线性拟合能力。
五、常见的优化器优化器负责更新神经网络中每个神经元的权重和偏置项,常见的优化器有梯度下降法、随机梯度下降法、Mini-batch梯度下降法、动量法、Adam优化器等。
这些优化器通过不同的方式更新参数,以最小化损失函数并提高神经网络的性能。
六、常见的神经网络模型1、全连接神经网络(Fully Connected Neural Network):每个神经元与下一层的每个神经元都有连接,是最基础的神经网络结构。
神经网络技术的基本原理与算法
神经网络技术的基本原理与算法神经网络技术是一种基于人类神经系统工作原理的人工智能技术,它具有模式识别、分类和回归的能力,并可用于语音识别、自然语言处理、视觉图像识别、游戏玩耍等领域。
本文将介绍神经网络技术的基础原理与算法,以及神经网络的训练与应用方法。
一、神经网络的基础原理神经网络是由许多人工神经元联结而成的网络结构,每个神经元接收一定数量的输入信号,并通过一定的加权运算产生输出信号,将其传递到下一层神经元。
神经元的加权运算包括两个步骤:线性和非线性。
线性运算是对输入信号进行线性加权求和,而非线性运算则是对线性求和结果进行非线性变换,通常采用激活函数来实现。
神经网络由多个层次组成,通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入信号,隐藏层和输出层用于计算神经网络的输出信号。
神经网络中的输入和输出通常是向量形式,隐藏层和输出层的神经元数量也决定了神经网络的复杂度。
神经网络的基本原理源于人脑神经元的工作原理。
人脑神经元接收来自其他神经元的刺激强度,并产生输出,将其传递到下一层神经元。
人脑神经元的输入和输出信号都是电化学信号,而神经网络中的输入和输出信号则是数字信号。
二、神经网络的基础算法神经网络的基础算法包括前向传播算法和反向传播算法。
前向传播算法是指在神经网络中对输入信号进行一次前向遍历,以计算输出信号。
在前向传播算法中,各个神经元的输出信号依次通过神经元间的加权连接向前传播,直至计算出整个网络的输出信号。
反向传播算法是指在神经网络中对输出误差进行反向传递,并根据误差更新网络参数。
在反向传播算法中,误差的计算依赖于损失函数,而权重和偏置量的更新则基于梯度下降法。
三、神经网络的训练方法神经网络的训练方法可以分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种。
有监督学习是指基于已知的输入和目标输出数据对神经网络进行训练,以求得输出与目标值的最小误差。
有监督学习的优点在于,可控制模型的性能和精度,并且在模型输出与目标值差距较大时,可以很容易地调整模型参数。
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在神经网络中,对外部环境提供的模式样本进行学习训练,并能存储这种模式,则称为感知器;对外部环境有适应能力,能自动提取外部环境变化特征,则称为认知器。
神经网络在学习中,一般分为有教师和无教师学习两种。感知器采用有教师信号进行学习,而认知器则采用无教师信号学习的。在主要神经网络如BP网络,Hopfield网络,ART网络和Kohonen网络中;BP网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的;而ART网络和Kohonen网络则无需教师信号就可以学习。所谓教师信号,就是在神经网络学习中由外部提供的模式样本信号。
学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于多种模型。不过,有时人们也称算法为模型。
自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法,即BP(error BackPropagation)法影响最为广泛。直到今天,BP算法仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。
Wn+1=-θ,Xn+1=1 (1-19)
则感知器的输出可表示为:
(1-20)
感知器学习算法步骤如下:
1.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ权系数w置初值
对权系数w=(W1.W2,…,Wn,Wn+1)的各个分量置一个较小的零随机值,但Wn+1=
—g。并记为Wl(0),W2(0),…,Wn(0),同时有Wn+1(0)=-θ。这里Wi(t)为t时刻从第i个
设误差e采用下式表示:
(1-25)
其中,Yi=f〔W*·Xi]是对应第i个样本Xi的实时输出
Yi是对应第i个样本Xi的期望输出。
要使误差e最小,可先求取e的梯度:
(1-26)
其中:
(1-27)
令Uk=W.Xk,则有:
(1-28)
即有:
(1-29)
最后有按负梯度方向修改权系数W的修改规则:
(1-30)
(1-42)
其中:η为学习速率,即步长,一般取0-1间的数。
从上面可知,dik实际仍末给出明显的算法公式,下面求dik的计算公式。
(1-43)
从式(1-32)可知在式(1-43)中,有
(1-44)
为了方便进行求导,取f为连续函数。一般取非线性连续函数,例如Sigmoid函数。当取f为非对称Sigmoid函数时,有:
设有一个m层的神经网络,并在输入层加有样本X;设第k层的i神经元的输入总和表示为Uik,输出Xik;从第k—1层的第j个神经元到第k层的第i个神经元的权系数为Wij各个神经元的激发函数为f,则各个变量的关系可用下面有关数学式表示:
Xik=f(Uik)
(1-32)
(1-33)
反向传播算法分二步进行,即正向传播和反向传播。这两个过程的工作简述如下。
一、BP算法的原理
BP算法是用于前馈多层网络的学习算法,前馈多层网络的结构一般如图1—12所示
图1-12网络学习结构
它含有输人层、输出层以及处于输入输出层之间的中间层。中间层有单层或多层,由于它们和外界没有直接的联系,故也称为隐层。在隐层中的神经元也称隐单元。隐层虽然和外界不连接.但是,它们的状态则影响输入输出之间的关系。这也是说,改变隐层的权系数,可以改变整个多层神经网络的性能。
二、感知器的学习算法
感知器是有单层计算单元的神经网络,由线性元件及阀值元件组成。感知器如图1-9所示。
图1-9感知器结构
感知器的数学模型:
(1-12)
其中:f[.]是阶跃函数,并且有
(1-13)
θ是阀值。
感知器的最大作用就是可以对输入的样本分类,故它可作分类器,感知器对输入信号的分类如下:
(1-14)
神经网络的学习一般需要多次重复训练,使误差值逐渐向零趋近,最后到达零。则这时才会使输出与期望一致。故而神经网络的学习是消耗一定时期的,有的学习过程要重复很多次,甚至达万次级。原因在于神经网络的权系数W有很多分量W1,W2,----Wn;也即是一个多参数修改系统。系统的参数的调整就必定耗时耗量。目前,提高神经网络的学习速度,减少学习重复次数是十分重要的研究课题,也是实时控制中的关键问题。
前面的感知器的传递函数是阶跃函数,所以,它可以用作分类器。前面一节所讲的感知器学习算法因其传递函数的简单而存在局限性。
感知器学习算法相当简单,并且当函数线性可分时保证收敛。但它也存在问题:即函数不是线性可分时,则求不出结果;另外,不能推广到一般前馈网络中。
为了克服存在的问题,所以人们提出另一种算法——梯度算法(也即是LMS法)。
二、BP算法的数学表达
BP算法实质是求取误差函数的最小值问题。这种算法采用非线性规划中的最速下降方法,按误差函数的负梯度方向修改权系数。
为了说明BP算法,首先定义误差函数e。取期望输出和实际输出之差的平方和为误差函数,则有:
(1-34)
其中:Yi是输出单元的期望值;它也在这里用作教师信号;
Xim是实际输出;因为第m层是输出层。
一、感知器的学习结构
感知器的学习是神经网络最典型的学习。
目前,在控制上应用的是多层前馈网络,这是一种感知器模型,学习算法是BP法,故是有教师学习算法。
一个有教师的学习系统可以用图1—7表示。这种学习系统分成三个部分:输入部,训练部和输出部。
图1-7神经网络学习系统框图
输入部接收外来的输入样本X,由训练部进行网络的权系数W调整,然后由输出部输出结果。在这个过程中,期望的输出信号可以作为教师信号输入,由该教师信号与实际输出进行比较,产生的误差去控制修改权系数W。
输入上的权系数,i=1,2,…,n。Wn+1(t)为t时刻时的阀值。
图1-10感知器的分类例子
2.输入一样本X=(X1,X2,…,Xn+1)以及它的期望输出d。
期望输出值d在样本的类属不同时取值不同。如果x是A类,则取d=1,如果x是B类,则取-1。期望输出d也即是教师信号。
3.计算实际输出值Y
4.根据实际输出求误差e
但是梯度法对于实际学习来说,仍然是感觉太慢;所以,这种算法仍然是不理想的。
1.2.3反向传播学习的BP算法
反向传播算法也称BP算法。由于这种算法在本质上是一种神经网络学习的数学模型,所以,有时也称为BP模型。
BP算法是为了解决多层前向神经网络的权系数优化而提出来的;所以,BP算法也通常暗示着神经网络的拓扑结构是一种无反馈的多层前向网络。故而.有时也称无反馈多层前向网络为BP模型。
由于BP算法按误差函数e的负梯度方向修改权系数,故权系数Wij的修改量Awij,和e
(1-35)
也可写成
(1-36)
其中:η为学习速率,即步长。
很明显,根据BP算法原则,求ae/aWij最关键的。下面求ae/aWij;有
(1-37)
由于
(1-38)
故而
(1-39)
从而有
(1-40)
令
(1-41)
则有学习公式:
1.正向传播
输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,通过所有的隐层之后,则传向输出层;在逐层处理的过程中,每一层神经元的状态只对下一层神经元的状态产生影响。在输出层把现行输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程。
2.反向传播
反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,并对每个隐层的各个神经元的权系数进行修改,以望误差信号趋向最小。
(1-23)
即有:
(1-24)
从式(1—24)有:
W1≥θ,W2≥θ
令W1=1,W2=2
则有:θ ≤1
取θ=0.5
则有:X1+X2-0.5=0,分类情况如图1—11所示。
图1-11逻辑函数X1VX2的分类
1.2.2神经网络学习的梯度算法
从感如器的学习算法可知,学习的目的是在于修改网络中的权系数,使到网络对于所输入的模式样本能正确分类。当学习结束时,也即神经网络能正确分类时,显然权系数就反映了同类输人模式样本的共同特征。换句话讲,权系数就是存储了的输人模式。由于权系数是分散存在的,故神经网络自然而然就有分布存储的特点。
e=d—Y(t) (1-21)
5.用误差e去修改权系数
i=1,2,…,n,n+1 (1-22)
其中,η称为权重变化率,0<η≤1
在式(1—22)中,η的取值不能太大.如果1取值太大则会影响wi(t)的稳定;的取值也不能太小,太小则会使Wi(t)的求取过程收敛速度太慢。
当实际输出和期望值d相同时有:
Wi(t+1)=Wi(t)
则有:f'(Uik)=f'(Uik)(1-f(Uik))
=Xik(1-Xik) (1-45)
再考虑式(1—43)中的偏微分项ae/aXik,有两种情况需考虑的:
如果k=m,则是输出层,这时有Yi是输出期望值,它是常数。从式(1-34)有
(1-46)
从而有dim=Xim(1-Xim)(Xim-Yi)
(1-47)
在这里,并不要求过于严格去争论和区分算法和模型两者的有关异同。感知机学习算法是一种单层网络的学习算法。在多层网络中.它只能改变最后权系数。因此,感知机学习算法不能用于多层神经网络的学习。1986年,Rumelhart提出了反向传播学习算法,即BP(backpropagation)算法。这种算法可以对网络中各层的权系数进行修正,故适用于多层网络的学习。BP算法是目前最广泛用的神经网络学习算法之一,在自动控制中是最有用的学习算法。
即是,当感知器的输出为1时,输入样本称为A类;输出为-1时,输入样本称为B类。从上可知感知器的分类边界是: