① 神经网络是什么
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
人工神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
② (七)神经网络基本结构
目前为止,我们已经学习了2个机器学习模型。线性回归一般用来处理线性问题,逻辑回归用来处理2分类问题。虽然逻辑回归也可以处理非线性的分类问题,但是当我们有非常多的特征时,例如大于100个变量,将会有数量非常惊人的特征组合。这对于一般的逻辑回归来说需要计算的特征太多了,负荷太大。而神经网络既可以解决复杂的非线性分类问题,又可以避免庞大的计算量。
人工神经网络是由很多神经元(激活单元)构成的,神经元是神经网络的基本元素。
实际上,可以这样理解神经元工作过程,当将输入送进神经元后,神经元将输入与权值线性组合(实际上就是θ T X)输出一个线性表达式,再将这个表达式送入激活函数中,便得到了神经元的真实输出。
神经网络由好多个激活单元构成,如下图所示:
激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节,下面简要介绍常用的激活函数。
(1) 线性函数( Liner Function )
(2) 斜面函数( Ramp Function )**
(3) 阈值函数( Threshold Function )**
以上3个激活函数都属于线性函数,下面介绍两个常用的非线性激活函数。
(4) S形函数( Sigmoid Function )
S形函数与双极S形函数的图像如下:
双极S形函数与S形函数主要区别在于函数的值域,双极S形函数值域是(-1,1),而S形函数值域是(0,1)。由于S形函数与双极S形函数都是 可导的 (导函数是连续函数),因此适合用在BP神经网络中。(BP算法要求激活函数可导)
人工神经网络中,最常用的激活函数就是sigmoid函数
神经网络是由大量的神经元互联而构成的网络。根据网络中神经元的互联方式,常见网络结构主要可以分为下面3类:
前馈网络也称前向网络,是最常见的神经网络,前文提到的都是前馈网络。称之为前馈是因为它在输出和模型本身之间没有反馈,数据只能向前传送,直到到达输出层,层间没有向后的反馈信号。
反馈型神经网络是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络,其结构比前馈网络要复杂得多。
自组织神经网络是一种无监督学习网络。它通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性,自组织、自适应地改变网络参数与结构。
③ 人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种谢谢大侠~~~
神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式。
人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看,可分为层次型和互连型。层次型模型是将神经网络分为输入层(Input Layer)、隐层(Hidden Layer)和输出层(Output Layer),各层顺序连接。其中,输入层神经元负责接收来自外界的输入信息,并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网络内部的信息处理、信息变换。通常会根据变换的需要,将隐层设计为一层或多层。
(3)神经网络的结构和模型是什么扩展阅读:
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
人工神经网络采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。
④ 神经网络是什么
神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
生物神经网络主要是指人脑的神经网络,它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础,思维的功能定位在大脑皮层,后者含有大约10^11个神经元,每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连,形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科,生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制,意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现,作为一门学科,它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型,设计相应的学习算法,模拟人脑的某种智能活动,然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此,生物神经网络主要研究智能的机理;人工神经网络主要研究智能机理的实现,两者相辅相成。
(4)神经网络的结构和模型是什么扩展阅读:
神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面:
1、生物原型
从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
2、建立模型
根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
3、算法
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性,是神经网络的几个基本优点,也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。
⑤ 什么叫神经网络模型
神经网络模型是个比较抽象的概念,你确定了一个神经网络的层数,输入、隐含、输出层数,输入输出函数,各层节点数之后,就可以说你建立了一个神经网络模型。
这里的模型,也就指框架。
⑥ 神经网络模型的介绍
神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关,是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络的基础在于神经元。
神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究,以探讨人工智能的机制时,把神经元数学化,从而产生了神经元数学模型。
大量的形式相同的神经元连结在—起就组成了神经网络。神经网络是一个高度非线性动力学系统。虽然,每个神经元的结构和功能都不复杂,但是神经网络的动态行为则是十分复杂的;因此,用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象。
神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(ArtificialNuearlNewtokr)s,是对人类大脑系统的一阶特性的一种描。简单地讲,它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑.节点特点和学习规则来表示。神经网络对人们的巨大吸引力主要在下列几点:
1.并行分布处理。
2.高度鲁棒性和容错能力。
3.分布存储及学习能力。
4.能充分逼近复杂的非线性关系。
在控制领域的研究课题中,不确定性系统的控制问题长期以来都是控制理论研究的中心主题之一,但是这个问题一直没有得到有效的解决。利用神经网络的学习能力,使它在对不确定性系统的控制过程中自动学习系统的特性,从而自动适应系统随时间的特性变异,以求达到对系统的最优控制;显然这是一种十分振奋人心的意向和方法。
人工神经网络的模型现在有数十种之多,应用较多的典型的神经网络模型包括BP神经网络、Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络。 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。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Khonone网络则无需教师信号就可以学习49[]。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。
⑦ 神经网络模型-27种神经网络模型们的简介
【1】Perceptron(P) 感知机
【1】感知机
感知机是我们知道的最简单和最古老的神经元模型,它接收一些输入,然后把它们加总,通过激活函数并传递到输出层。
【2】Feed Forward(FF)前馈神经网络
【2】前馈神经网络
前馈神经网络(FF),这也是一个很古老的方法——这种方法起源于50年代。它的工作原理通常遵循以下规则:
1.所有节点都完全连接
2.激活从输入层流向输出,无回环
3.输入和输出之间有一层(隐含层)
在大多数情况下,这种类型的网络使用反向传播方法进行训练。
【3】Radial Basis Network(RBF) RBF神经网络
【3】RBF神经网络
RBF 神经网络实际上是 激活函数是径向基函数 而非逻辑函数的FF前馈神经网络(FF)。两者之间有什么区别呢?
逻辑函数--- 将某个任意值映射到[0 ,... 1]范围内来,回答“是或否”问题。适用于分类决策系统,但不适用于连续变量。
相反, 径向基函数--- 能显示“我们距离目标有多远”。 这完美适用于函数逼近和机器控制(例如作为PID控制器的替代)。
简而言之,RBF神经网络其实就是, 具有不同激活函数和应用方向的前馈网络 。
【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络
【4】DFF深度前馈神经网络
DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。 这些依然是前馈神经网络,但有不止一个隐含层 。那么,它到底有什么特殊性?
在训练传统的前馈神经网络时,我们只向上一层传递了少量的误差信息。由于堆叠更多的层次导致训练时间的指数增长,使得深度前馈神经网络非常不实用。 直到00年代初,我们开发了一系列有效的训练深度前馈神经网络的方法; 现在它们构成了现代机器学习系统的核心 ,能实现前馈神经网络的功能,但效果远高于此。
【5】Recurrent Neural Network(RNN) 递归神经网络
【5】RNN递归神经网络
RNN递归神经网络引入不同类型的神经元——递归神经元。这种类型的第一个网络被称为约旦网络(Jordan Network),在网络中每个隐含神经元会收到它自己的在固定延迟(一次或多次迭代)后的输出。除此之外,它与普通的模糊神经网络非常相似。
当然,它有许多变化 — 如传递状态到输入节点,可变延迟等,但主要思想保持不变。这种类型的神经网络主要被使用在上下文很重要的时候——即过去的迭代结果和样本产生的决策会对当前产生影响。最常见的上下文的例子是文本——一个单词只能在前面的单词或句子的上下文中进行分析。
【6】Long/Short Term Memory (LSTM) 长短时记忆网络
【6】LSTM长短时记忆网络
LSTM长短时记忆网络引入了一个存储单元,一个特殊的单元,当数据有时间间隔(或滞后)时可以处理数据。递归神经网络可以通过“记住”前十个词来处理文本,LSTM长短时记忆网络可以通过“记住”许多帧之前发生的事情处理视频帧。 LSTM网络也广泛用于写作和语音识别。
存储单元实际上由一些元素组成,称为门,它们是递归性的,并控制信息如何被记住和遗忘。
【7】Gated Recurrent Unit (GRU)
【7】GRU是具有不同门的LSTM
GRU是具有不同门的LSTM。
听起来很简单,但缺少输出门可以更容易基于具体输入重复多次相同的输出,目前此模型在声音(音乐)和语音合成中使用得最多。
实际上的组合虽然有点不同:但是所有的LSTM门都被组合成所谓的更新门(Update Gate),并且复位门(Reset Gate)与输入密切相关。
它们比LSTM消耗资源少,但几乎有相同的效果。
【8】Auto Encoder (AE) 自动编码器
【8】AE自动编码器
Autoencoders自动编码器用于分类,聚类和特征压缩。
当您训练前馈(FF)神经网络进行分类时,您主要必须在Y类别中提供X个示例,并且期望Y个输出单元格中的一个被激活。 这被称为“监督学习”。
另一方面,自动编码器可以在没有监督的情况下进行训练。它们的结构 - 当隐藏单元数量小于输入单元数量(并且输出单元数量等于输入单元数)时,并且当自动编码器被训练时输出尽可能接近输入的方式,强制自动编码器泛化数据并搜索常见模式。
【9】Variational AE (VAE) 变分自编码器
【9】VAE变分自编码器
变分自编码器,与一般自编码器相比,它压缩的是概率,而不是特征。
尽管如此简单的改变,但是一般自编码器只能回答当“我们如何归纳数据?”的问题时,变分自编码器回答了“两件事情之间的联系有多强大?我们应该在两件事情之间分配误差还是它们完全独立的?”的问题。
【10】Denoising AE (DAE) 降噪自动编码器
【10】DAE降噪自动编码器
虽然自动编码器很酷,但它们有时找不到最鲁棒的特征,而只是适应输入数据(实际上是过拟合的一个例子)。
降噪自动编码器(DAE)在输入单元上增加了一些噪声 - 通过随机位来改变数据,随机切换输入中的位,等等。通过这样做,一个强制降噪自动编码器从一个有点嘈杂的输入重构输出,使其更加通用,强制选择更常见的特征。
【11】Sparse AE (SAE) 稀疏自编码器
【11】SAE稀疏自编码器
稀疏自编码器(SAE)是另外一个有时候可以抽离出数据中一些隐藏分组样试的自动编码的形式。结构和AE是一样的,但隐藏单元的数量大于输入或输出单元的数量。
【12】Markov Chain (MC) 马尔科夫链
【12】Markov Chain (MC) 马尔科夫链
马尔可夫链(Markov Chain, MC)是一个比较老的图表概念了,它的每一个端点都存在一种可能性。过去,我们用它来搭建像“在单词hello之后有0.0053%的概率会出现dear,有0.03551%的概率出现you”这样的文本结构。
这些马尔科夫链并不是典型的神经网络,它可以被用作基于概率的分类(像贝叶斯过滤),用于聚类(对某些类别而言),也被用作有限状态机。
【13】Hopfield Network (HN) 霍普菲尔网络
【13】HN霍普菲尔网络
霍普菲尔网络(HN)对一套有限的样本进行训练,所以它们用相同的样本对已知样本作出反应。
在训练前,每一个样本都作为输入样本,在训练之中作为隐藏样本,使用过之后被用作输出样本。
在HN试着重构受训样本的时候,他们可以用于给输入值降噪和修复输入。如果给出一半图片或数列用来学习,它们可以反馈全部样本。
【14】Boltzmann Machine (BM) 波尔滋曼机
【14】 BM 波尔滋曼机
波尔滋曼机(BM)和HN非常相像,有些单元被标记为输入同时也是隐藏单元。在隐藏单元更新其状态时,输入单元就变成了输出单元。(在训练时,BM和HN一个一个的更新单元,而非并行)。
这是第一个成功保留模拟退火方法的网络拓扑。
多层叠的波尔滋曼机可以用于所谓的深度信念网络,深度信念网络可以用作特征检测和抽取。
【15】Restricted BM (RBM) 限制型波尔滋曼机
【15】 RBM 限制型波尔滋曼机
在结构上,限制型波尔滋曼机(RBM)和BM很相似,但由于受限RBM被允许像FF一样用反向传播来训练(唯一的不同的是在反向传播经过数据之前RBM会经过一次输入层)。
【16】Deep Belief Network (DBN) 深度信念网络
【16】DBN 深度信念网络
像之前提到的那样,深度信念网络(DBN)实际上是许多波尔滋曼机(被VAE包围)。他们能被连在一起(在一个神经网络训练另一个的时候),并且可以用已经学习过的样式来生成数据。
【17】Deep Convolutional Network (DCN) 深度卷积网络
【17】 DCN 深度卷积网络
当今,深度卷积网络(DCN)是人工神经网络之星。它具有卷积单元(或者池化层)和内核,每一种都用以不同目的。
卷积核事实上用来处理输入的数据,池化层是用来简化它们(大多数情况是用非线性方程,比如max),来减少不必要的特征。
他们通常被用来做图像识别,它们在图片的一小部分上运行(大约20x20像素)。输入窗口一个像素一个像素的沿着图像滑动。然后数据流向卷积层,卷积层形成一个漏斗(压缩被识别的特征)。从图像识别来讲,第一层识别梯度,第二层识别线,第三层识别形状,以此类推,直到特定的物体那一级。DFF通常被接在卷积层的末端方便未来的数据处理。
【18】Deconvolutional Network (DN) 去卷积网络
【18】 DN 去卷积网络
去卷积网络(DN)是将DCN颠倒过来。DN能在获取猫的图片之后生成像(狗:0,蜥蜴:0,马:0,猫:1)一样的向量。DNC能在得到这个向量之后,能画出一只猫。
【19】Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DCIGN) 深度卷积反转图像网络
【19】 DCIGN 深度卷积反转图像网络
深度卷积反转图像网络(DCIGN),长得像DCN和DN粘在一起,但也不完全是这样。
事实上,它是一个自动编码器,DCN和DN并不是作为两个分开的网络,而是承载网路输入和输出的间隔区。大多数这种神经网络可以被用作图像处理,并且可以处理他们以前没有被训练过的图像。由于其抽象化的水平很高,这些网络可以用于将某个事物从一张图片中移除,重画,或者像大名鼎鼎的CycleGAN一样将一匹马换成一个斑马。
【20】Generative Adversarial Network (GAN) 生成对抗网络
【20】 GAN 生成对抗网络
生成对抗网络(GAN)代表了有生成器和分辨器组成的双网络大家族。它们一直在相互伤害——生成器试着生成一些数据,而分辨器接收样本数据后试着分辨出哪些是样本,哪些是生成的。只要你能够保持两种神经网络训练之间的平衡,在不断的进化中,这种神经网络可以生成实际图像。
【21】Liquid State Machine (LSM) 液体状态机
【21】 LSM 液体状态机
液体状态机(LSM)是一种稀疏的,激活函数被阈值代替了的(并不是全部相连的)神经网络。只有达到阈值的时候,单元格从连续的样本和释放出来的输出中积累价值信息,并再次将内部的副本设为零。
这种想法来自于人脑,这些神经网络被广泛的应用于计算机视觉,语音识别系统,但目前还没有重大突破。
【22】Extreme Learning Machine (ELM) 极端学习机
【22】ELM 极端学习机
极端学习机(ELM)是通过产生稀疏的随机连接的隐藏层来减少FF网络背后的复杂性。它们需要用到更少计算机的能量,实际的效率很大程度上取决于任务和数据。
【23】Echo State Network (ESN) 回声状态网络
【23】 ESN 回声状态网络
回声状态网络(ESN)是重复网络的细分种类。数据会经过输入端,如果被监测到进行了多次迭代(请允许重复网路的特征乱入一下),只有在隐藏层之间的权重会在此之后更新。
据我所知,除了多个理论基准之外,我不知道这种类型的有什么实际应用。。。。。。。
【24】Deep Resial Network (DRN) 深度残差网络
【24】 DRN 深度残差网络
深度残差网络(DRN)是有些输入值的部分会传递到下一层。这一特点可以让它可以做到很深的层级(达到300层),但事实上它们是一种没有明确延时的RNN。
【25】Kohonen Network (KN) Kohonen神经网络
【25】 Kohonen神经网络
Kohonen神经网络(KN)引入了“单元格距离”的特征。大多数情况下用于分类,这种网络试着调整它们的单元格使其对某种特定的输入作出最可能的反应。当一些单元格更新了, 离他们最近的单元格也会更新。
像SVM一样,这些网络总被认为不是“真正”的神经网络。
【26】Support Vector Machine (SVM)
【26】 SVM 支持向量机
支持向量机(SVM)用于二元分类工作,无论这个网络处理多少维度或输入,结果都会是“是”或“否”。
SVM不是所有情况下都被叫做神经网络。
【27】Neural Turing Machine (NTM) 神经图灵机
【27】NTM 神经图灵机
神经网络像是黑箱——我们可以训练它们,得到结果,增强它们,但实际的决定路径大多数我们都是不可见的。
神经图灵机(NTM)就是在尝试解决这个问题——它是一个提取出记忆单元之后的FF。一些作者也说它是一个抽象版的LSTM。
记忆是被内容编址的,这个网络可以基于现状读取记忆,编写记忆,也代表了图灵完备神经网络。
⑧ 人工神经网络分层结构包括
品牌型号:华为MateBook D15
人工神经网络分层结构包括神经元、层和网络三个部分。
1、神经元是人工神经网络最基本的单元。单元以层的方式组,每一层的每个神经元和前一层、后一层的神经元连接,共分为输入层、输出层和隐藏层,三层连接形成一个神经网络。
2、输入层只从外部环境接收信息,是由输入单元组成,而这些输入单元可接收样本中各种不同的特征信息。该层的每个神经元相当于自变量,不完成任何计算,只为下一层传递信息;隐藏层介于输入层和输出层之间,这些层完全用于分析,其函数联系输入层变量和输出层变量,使其更配适数据。而最后,输出层生成最终结果,每个输出单元会对应到某一种特定的分类,为网络送给外部系统的结果值,,整个网络由调整链接强度的程序来达成学习的目的。
3、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。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(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,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。
⑨ 神经网络原理及应用
神经网络原理及应用
1. 什么是神经网络?
神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
人类的神经网络
2. 神经网络基础知识
构成:大量简单的基础元件——神经元相互连接
工作原理:模拟生物的神经处理信息的方式
功能:进行信息的并行处理和非线性转化
特点:比较轻松地实现非线性映射过程,具有大规模的计算能力
神经网络的本质:
神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。
3. 生物神经元结构
4. 神经元结构模型
xj为输入信号,θi为阈值,wij表示与神经元连接的权值,yi表示输出值
判断xjwij是否大于阈值θi
5. 什么是阈值?
临界值。
神经网络是模仿大脑的神经元,当外界刺激达到一定的阈值时,神经元才会受刺激,影响下一个神经元。
6. 几种代表性的网络模型
单层前向神经网络——线性网络
阶跃网络
多层前向神经网络(反推学习规则即BP神经网络)
Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等
7. 神经网络能干什么?
运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此,神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广,但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。
8. 神经网络应用