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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類過程簡述（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類過程簡述）

發(fā)布時間：2023-04-17 20:14:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 58

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本文目錄:

1、用最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做數(shù)據(jù)分類，展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程
2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些類型
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述（更新中）
4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類過程簡述（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類過程簡述）

一、用最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做數(shù)據(jù)分類，展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

本文用簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做數(shù)據(jù)分類，展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程，方便理解

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：Y = w1 x1 + w2 x2 + b

第一步 ：生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)與標簽

第二步 ：合并數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)打亂，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Paddle框架所需要的數(shù)據(jù)類型

第三步 ，基于Paddle，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、定義損失函數(shù)和優(yōu)化器：Y = w1 x1 + w2 x2 + b

第四步 ，構(gòu)建訓(xùn)練過程

最后一步 ，繪制訓(xùn)練結(jié)果

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些類型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓撲結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機、適應(yīng)諧振理論等。根據(jù)連接的拓撲結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分為：

（1）前向網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)元接受前一級的輸入，并輸出到下一級，網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋，可以用一個有向無環(huán)路圖表示。這種網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自于簡單非線性函數(shù)的多次復(fù)合。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。反傳網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。

（2）反饋網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)神經(jīng)元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理是狀態(tài)的變換，可以用動力學(xué)系統(tǒng)理論處理。系統(tǒng)的穩(wěn)定性與聯(lián)想記憶功能有密切關(guān)系。Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機均屬于這種類型。

學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個重要內(nèi)容，它的適應(yīng)性是通過學(xué)習(xí)實現(xiàn)的。根據(jù)環(huán)境的變化，對權(quán)值進行調(diào)整，改善系統(tǒng)的行為。由Hebb提出的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法奠定了基礎(chǔ)。Hebb規(guī)則認為學(xué)習(xí)過程最終發(fā)生在神經(jīng)元之間的突觸部位，突觸的聯(lián)系強度隨著突觸前后神經(jīng)元的活動而變化。在此基礎(chǔ)上，人們提出了各種學(xué)習(xí)規(guī)則和算法，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)模型的需要。有效的學(xué)習(xí)算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過連接權(quán)值的調(diào)整，構(gòu)造客觀世界的內(nèi)在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的連接中。

根據(jù)學(xué)習(xí)環(huán)境不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，將訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，同時將相應(yīng)的期望輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權(quán)值連接強度的調(diào)整，經(jīng)多次訓(xùn)練后收斂到一個確定的權(quán)值。當樣本情況發(fā)生變化時，經(jīng)學(xué)習(xí)可以修改權(quán)值以適應(yīng)新的環(huán)境。使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)時，事先不給定標準樣本，直接將網(wǎng)絡(luò)置于環(huán)境之中，學(xué)習(xí)階段與工作階段成為一體。此時，學(xué)習(xí)規(guī)律的變化服從連接權(quán)值的演變方程。非監(jiān)督學(xué)習(xí)最簡單的例子是Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。競爭學(xué)習(xí)規(guī)則是一個更復(fù)雜的非監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子，它是根據(jù)已建立的聚類進行權(quán)值調(diào)整。自組織映射、適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)等都是與競爭學(xué)習(xí)有關(guān)的典型模型。

研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動力學(xué)性質(zhì)，主要采用動力學(xué)系統(tǒng)理論、非線性規(guī)劃理論和統(tǒng)計理論，來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化過程和吸引子的性質(zhì)，探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同行為和集體計算功能，了解神經(jīng)信息處理機制。為了探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發(fā)揮作用?；煦缡且粋€相當難以精確定義的數(shù)學(xué)概念。一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動力學(xué)系統(tǒng)中表現(xiàn)出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性?！按_定性”是因為它由內(nèi)在的原因而不是外來的噪聲或干擾所產(chǎn)生，而“隨機性”是指其不規(guī)則的、不能預(yù)測的行為，只可能用統(tǒng)計的方法描述?；煦鐒恿W(xué)系統(tǒng)的主要特征是其狀態(tài)對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內(nèi)在的隨機性?；煦缋碚撌侵该枋鼍哂谢煦缧袨榈姆蔷€性動力學(xué)系統(tǒng)的基本理論、概念、方法，它把動力學(xué)系統(tǒng)的復(fù)雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質(zhì)、能量和信息交換過程中內(nèi)在的有結(jié)構(gòu)的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態(tài)是一種定態(tài)?；煦鐒恿W(xué)系統(tǒng)的定態(tài)包括：靜止、平穩(wěn)量、周期性、準同期性和混沌解?；煦畿壘€是整體上穩(wěn)定與局部不穩(wěn)定相結(jié)合的結(jié)果，稱之為奇異吸引子。

三、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述（更新中）

智能： 從感覺到記憶再到思維的過程稱為“智慧”，智慧的結(jié)果是語言和行為。行為和語言予以表達稱為“能力”。智慧和能力的總稱為“智能”。感覺、記憶、思維、行為、語言的過程稱為“智能過程”。

人工智能： 人工構(gòu)建的智能系統(tǒng)。

人工智能是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的技術(shù)學(xué)科，其主要研究內(nèi)容可以歸納為以下四個方面。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)機制提出的一種計算結(jié)構(gòu)，是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某種模擬、簡化和抽象。神經(jīng)元是這一網(wǎng)絡(luò)的“節(jié)點”，即“處理單元”。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于逼近非線性映射、分類識別、優(yōu)化計算以及知識挖掘。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、信號處理、控制工程和優(yōu)化計算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

M-P模型由心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家W. Pitts在1943年提出。

M-P模型結(jié)構(gòu)是一個多輸入、單輸出的非線性元件。其I/O關(guān)系可推述為

其中，表示從其他神經(jīng)元傳來的輸入信號; 表示從神經(jīng)元到神經(jīng)元的連接權(quán)值; 表示閾值; 表示激勵函數(shù)或轉(zhuǎn)移函數(shù); 表示神經(jīng)元的輸出信號。

作為一種最基本的神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型，M-P模型包括了加權(quán)、求和和激勵（轉(zhuǎn)移）三部分功能。

神經(jīng)元的數(shù)據(jù)模型主要區(qū)別于采用了不同的激勵函數(shù)。

概率型函數(shù)的輸入和輸出之間的關(guān)系是不確定的。分布律如下

其中，被稱為溫度參數(shù)。

感知機（Perceptron）是美國學(xué)者Rosenblatt于1957年提出的一種用于模式分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

M-P模型通常叫做單輸出的感知機。按照M-P模型的要求，該人工神經(jīng)元的激活函數(shù)為階躍函數(shù)。為了方便表示，M-P模型表示為下圖所示的結(jié)構(gòu)。

用多個這樣的單輸入感知機可以構(gòu)成一個多輸出的感知機，其結(jié)構(gòu)如下

對于二維平面，當輸入/輸出為 線性可分 集合時，一定可以找到一條直線將模式分成兩類。此時感知機的結(jié)構(gòu)圖3所示，顯然通過調(diào)整感知機的權(quán)值及閾值可以修改兩類模式的分界線:

線性可分： 這里的線性可分是指兩類樣本可以用直線、平面或超平面分開，否則稱為線性不可分。

感知機的基本功能是對外部信號進行感知和識別，這就是當外部個刺激信號或來自其它個神經(jīng)元（的信號）處于一定的狀態(tài)時，感知機就處于興奮狀態(tài)，而外部個信號或個神經(jīng)元的輸出處于另一個狀態(tài)時，感知機就呈現(xiàn)抑制狀態(tài)。

如果、是中兩個互不相交的集合，且有如下方程成立

則稱集合為感知機的 學(xué)習(xí)目標 。根據(jù)感知機模型，學(xué)習(xí)算法實際上是要尋找權(quán)重、滿足下述要求：

感知機的訓(xùn)練過程是感知機權(quán)值的逐步調(diào)整過程，為此，用表示每一次調(diào)整的序號。對應(yīng)于學(xué)習(xí)開始前的初始狀態(tài)，此時對應(yīng)的權(quán)值為初始化值。

四、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

ann:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）

bp:Back Propagation網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。

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