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人工神经网络训练的目的,神经网络训练过程图解

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人工神经网络训练的目的,神经网络训练过程图解

1、如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-Layer Feedforward Network)(简称BP 网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为目标识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题,并且在不同的课题中,由于具体的条件不同,解决的方法也不尽相同,因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机,用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络

BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法,也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。

我们将它用向量图表示如下图所示。

其中:对于第k 个模式对,输出层单元的j 的加权输入为

该单元的实际输出为

而隐含层单元i 的加权输入为

该单元的实际输出为

函数f 为可微分递减函数

其算法描述如下:

(1)初始化网络及学习参数,如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

(2)提供训练模式,训练网络,直到满足学习要求。

(3)前向传播过程:对给定训练模式输入,计算网络的输出模式,并与期望模式比较,若有误差,则执行(4);否则,返回(2)。

(4)后向传播过程:a. 计算同一层单元的误差;b. 修正权值和阈值;c. 返回(2)

二、 BP 网络隐层个数的选择

对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。增加网络隐层数可以降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下,应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择

当用神经网络实现网络映射时,隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。隐含层神经元数目较少时,网络每次学习的时间较短,但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容;隐含层神经元数目较大时,学习能力增强,网络每次学习的时间较长,网络的存储容量随之变大,导致网络对未知输入的归纳能力下降,因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导,一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统

人工神经网络方法实现模式识别,可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,允许样品有较大的缺损、畸变,神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中,目前能识别的模式类还不够多,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变,其运行速度快,自适应性能好,具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种,原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理,特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除,平滑,二值化和进行幅度归一化等。神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在,这样就分为两大类:① 有特征提取部分的:这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合,这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。② 无特征提取部分的:省去特征抽取,整副图像直接作为神经网络的输入,这种方式下,系统的神经网络结构的复杂度大大增加了,输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。此外,神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好,识别率高。

当BP 网用于分类时,首先要选择各类的样本进行训练,每类样本的个数要近似相等。其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感,而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度,避免网络陷入局部最小点。

由于BP 网络不具有不变识别的能力,所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性,要尽可能选择各种可能情况的样本。例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本,这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构:神经网络分类器的输入就是图像的特征向量;神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好,每层神经元数要合适,目前有很多采用一层隐层的网络结构。然后要选择适当的学习算法,这样才会有很好的识别效果。在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习,通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正,使其对样本有正确的识别结果,这就像人记数字一样,网络中的神经元就像是人脑细胞,权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变,神经网络在样本学习中就像人记数字一样,学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象,网络权值就是网络记住的内容,网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的,只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别,所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。在图像识别阶段,只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入,经过网络的计算,分类器的输出就是识别结果。

五、仿真实验

1、实验对象

本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。从实验数据库中选择0~9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素,每个目标图像分别加10%、20%、30%、40%、50%大小的随机噪声,共产生60 个图像样本。将样本分为两个部分,一部分用于训练,另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个,用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构

本试验采用三层的BP 网络,输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元,这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。输出层神经元个数就是要识别的模式数目,此例中有10 个模式,所以输出层神经元选择10 个,10 个神经元与10 个模式一一对应。

3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真

建立并初始化网络

% ================
S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24
[R,Q] = size(numdata);
[S2,Q] = size(targets);
F = numdata;
P=double(F);
net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig'
'logsig'},'traingda','learngdm')

这里numdata 为训练样本矩阵,大小为128×40, targets 为对应的目标输出矩阵,大小为10×40。

newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN},BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层

前向BP 网络的函数,函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数;TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数;BTF 用于指定网络的训练函数;BLF 用于指定权值和阀值的学习函数;PF 用于指定网络的性能函数,缺省值为‘mse’。

设置训练参数

net.performFcn = 'sse'; %平方和误差
性能函数
net.trainParam.goal = 0.1; %平方和误
差目标
net.trainParam.show = 20; %进程显示
频率
net.trainParam.epochs = 5000;%最大训
练步数
net.trainParam.mc = 0.95; %动量常数
网络训练
net=init(net);%初始化网络
[net,tr] = train(net,P,T);%网络训练
对训练好的网络进行仿真
D=sim(net,P);
A = sim(net,B);

B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。D 为网络对训练样本的识别结果,A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明:网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100%。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结

从上述的试验中已经可以看出,采用神经网络识别是切实可行的,给出的例子只是简单的数字识别实验,要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模,增加识别能力,原理是一样的。

谷歌人工智能写作项目:小发猫

2、深度学习又称之为什么?

深度学习又称之为人工神经网络训练参考:一个技术宅的学习笔记。

深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。

这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。

深度学习定义

深度学习的提出,在于实现立德树人的根本目的,培养和发展学生核心素养根本促进学生的全面发展。鼓励教师深入探讨教学规律,研究学生的学习规律,从而真正去帮助学生学习与成长。苏霍姆林斯基曾说,学习如果具有思想、感情、创造、美和游戏的鲜艳色彩,那它就能成为孩子们深感兴趣和富有吸引力的事情。

深度学习是师生共同经历的一场智慧之旅,是让师生能够积极、充分、灵活的运用这些知识去理解世界、解决问题、学以致用,并获得人格的健全和精神的成长,成为新时代的社会主义建设者和接班人。

3、神经网络中的训练次数是指什么?

神经网络中的训练次数是训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次;测试时,1个batch测试图像通过网络一次(一次前向传播)的次数。

在机器学习和相关领域,人工神经网络(人工神经网络)的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统(尤其是脑),并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如,用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权,并通过一个函数(由网络的设计者确定的)转化,这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。重复此过程,直到最后,一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。

扩展资料

神经网络分类:

1、选择模式:这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法:在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而,选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性:如果该模型中,成本函数和学习算法,适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施,人工神经网络,可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在,使得在硬件快速,并行实现。

参考资料来源:

4、深度学习与神经网络有什么区别

深度学习与神经网络关系

2017-01-10

最近开始学习深度学习,基本上都是zouxy09博主的文章,写的蛮好,很全面,也会根据自己的思路,做下删减,细化。

五、Deep Learning的基本思想

假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。当然了,如果丢掉的是没用的信息那多好啊),保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。

对于深度学习来说,其思想就是对堆叠多个层,也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式,就可以实现对输入信息进行分级表达了。

另外,前面是假设输出严格地等于输入,这个限制太严格,我们可以略微地放松这个限制,例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可,这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)

浅层学习是机器学习的第一次浪潮。

20世纪80年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显出优越性。这个时候的人工神经网络,虽也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型。

20世纪90年代,各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,例如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、 Boosting、最大熵方法(如LR,Logistic Regression)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型无论是在理论分析还是应用中都获得了巨大的成功。相比之下,由于理论分析的难度大,训练方法又需要很多经验和技巧,这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。

深度学习是机器学习的第二次浪潮。

2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(layer-wise pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。(多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数)

深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。

七、Deep learning与Neural Network

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

Deep learning本身算是machine learning的一个分支,简单可以理解为neural network的发展。大约二三十年前,neural network曾经是ML领域特别火热的一个方向,但是后来确慢慢淡出了,原因包括以下几个方面:

1)比较容易过拟合,参数比较难tune,而且需要不少trick;

2)训练速度比较慢,在层次比较少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优;

所以中间有大约20多年的时间,神经网络被关注很少,这段时间基本上是SVM和boosting算法的天下。但是,一个痴心的老先生Hinton,他坚持了下来,并最终(和其它人一起Bengio、Yann.lecun等)提成了一个实际可行的deep learning框架。

Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。

二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个logistic regression模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑的结构的。

而为了克服神经网络训练中的问题,DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络(这里作者主要指前向神经网络)中,采用的是back propagation的方式进行,简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络,随机设定初值,计算当前网络的输出,然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛(整体是一个梯度下降法)。而deep learning整体上是一个layer-wise的训练机制。这样做的原因是因为,如果采用back propagation的机制,对于一个deep network(7层以上),残差传播到最前面的层已经变得太小,出现所谓的gradient diffusion(梯度扩散)。这个问题我们接下来讨论。

八、Deep learning训练过程

8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络

BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想。深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。

BP算法存在的问题:

(1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差校正信号越来越小;

(2)收敛到局部最小值:尤其是从远离最优区域开始的时候(随机值初始化会导致这种情况的发生);

(3)一般,我们只能用有标签的数据来训练:但大部分的数据是没标签的,而大脑可以从没有标签的的数据中学习;

8.2、deep learning训练过程

如果对所有层同时训练,时间复杂度会太高;如果每次训练一层,偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题,会严重欠拟合(因为深度网络的神经元和参数太多了)。

2006年,hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,简单的说,分为两步,一是每次训练一层网络,二是调优,使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。方法是:

1)首先逐层构建单层神经元,这样每次都是训练一个单层网络。

2)当所有层训练完后,Hinton使用wake-sleep算法进行调优。

将除最顶层的其它层间的权重变为双向的,这样最顶层仍然是一个单层神经网络,而其它层则变为了图模型。向上的权重用于“认知”,向下的权重用于“生成”。然后使用Wake-Sleep算法调整所有的权重。让认知和生成达成一致,也就是保证生成的最顶层表示能够尽可能正确的复原底层的结点。比如顶层的一个结点表示人脸,那么所有人脸的图像应该激活这个结点,并且这个结果向下生成的图像应该能够表现为一个大概的人脸图像。Wake-Sleep算法分为醒(wake)和睡(sleep)两个部分。

1)wake阶段:认知过程,通过外界的特征和向上的权重(认知权重)产生每一层的抽象表示(结点状态),并且使用梯度下降修改层间的下行权重(生成权重)。也就是“如果现实跟我想象的不一样,改变我的权重使得我想象的东西就是这样的”。

2)sleep阶段:生成过程,通过顶层表示(醒时学得的概念)和向下权重,生成底层的状态,同时修改层间向上的权重。也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念,改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念”。

deep learning训练过程具体如下:

1)使用自下上升非监督学习(就是从底层开始,一层一层的往顶层训练):

采用无标定数据(有标定数据也可)分层训练各层参数,这一步可以看作是一个无监督训练过程,是和传统神经网络区别最大的部分(这个过程可以看作是feature learning过程):

具体的,先用无标定数据训练第一层,训练时先学习第一层的参数(这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层),由于模型capacity的限制以及稀疏性约束,使得得到的模型能够学习到数据本身的结构,从而得到比输入更具有表示能力的特征;在学习得到第n-1层后,将n-1层的输出作为第n层的输入,训练第n层,由此分别得到各层的参数;

2)自顶向下的监督学习(就是通过带标签的数据去训练,误差自顶向下传输,对网络进行微调):

基于第一步得到的各层参数进一步fine-tune整个多层模型的参数,这一步是一个有监督训练过程;第一步类似神经网络的随机初始化初值过程,由于DL的第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。

5、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。

6、神经网络优缺点,

优点:

(1)具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像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。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。

(2)具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

(3)具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

缺点:

(1)最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

(2)不能向用户提出必要的询问,而且当数据不充分的时候,神经网络就无法进行工作。

(3)把一切问题的特征都变为数字,把一切推理都变为数值计算,其结果势必是丢失信息。

(4)理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料:

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向,将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究,为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快,已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用,但其需要研究的方面还很多。其中,具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统,已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点,所以将神经网络与其他方法相结合,取长补短,继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料:

7、什么是BP神经网络?

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。

8、AlphaGo 用了哪些深度学习的模型

AlphaGo用了一个深度学习的模型:卷积神经网络模型。

阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。

一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。

扩展资料:

阿尔法围棋用到了很多新技术,如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等,使其实力有了实质性飞跃。

美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说,阿尔法围棋系统主要由几个部分组成:

一、策略网络(Policy Network),给定当前局面,预测并采样下一步的走棋;

二、快速走子(Fast rollout),目标和策略网络一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比策略网络快1000倍;

三、价值网络(Value Network),给定当前局面,估计是白胜概率大还是黑胜概率大;

四、蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search),把以上这三个部分连起来,形成一个完整的系统。

参考资料来源:

人工神经网络训练的目的,神经网络训练过程图解

1、如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-Layer Feedforward Network)(简称BP 网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为目标识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题,并且在不同的课题中,由于具体的条件不同,解决的方法也不尽相同,因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机,用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络

BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法,也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。

我们将它用向量图表示如下图所示。

其中:对于第k 个模式对,输出层单元的j 的加权输入为

该单元的实际输出为

而隐含层单元i 的加权输入为

该单元的实际输出为

函数f 为可微分递减函数

其算法描述如下:

(1)初始化网络及学习参数,如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

(2)提供训练模式,训练网络,直到满足学习要求。

(3)前向传播过程:对给定训练模式输入,计算网络的输出模式,并与期望模式比较,若有误差,则执行(4);否则,返回(2)。

(4)后向传播过程:a. 计算同一层单元的误差;b. 修正权值和阈值;c. 返回(2)

二、 BP 网络隐层个数的选择

对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。增加网络隐层数可以降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下,应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择

当用神经网络实现网络映射时,隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。隐含层神经元数目较少时,网络每次学习的时间较短,但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容;隐含层神经元数目较大时,学习能力增强,网络每次学习的时间较长,网络的存储容量随之变大,导致网络对未知输入的归纳能力下降,因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导,一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统

人工神经网络方法实现模式识别,可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,允许样品有较大的缺损、畸变,神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中,目前能识别的模式类还不够多,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变,其运行速度快,自适应性能好,具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种,原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理,特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除,平滑,二值化和进行幅度归一化等。神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在,这样就分为两大类:① 有特征提取部分的:这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合,这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。② 无特征提取部分的:省去特征抽取,整副图像直接作为神经网络的输入,这种方式下,系统的神经网络结构的复杂度大大增加了,输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。此外,神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好,识别率高。

当BP 网用于分类时,首先要选择各类的样本进行训练,每类样本的个数要近似相等。其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感,而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度,避免网络陷入局部最小点。

由于BP 网络不具有不变识别的能力,所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性,要尽可能选择各种可能情况的样本。例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本,这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构:神经网络分类器的输入就是图像的特征向量;神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好,每层神经元数要合适,目前有很多采用一层隐层的网络结构。然后要选择适当的学习算法,这样才会有很好的识别效果。在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习,通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正,使其对样本有正确的识别结果,这就像人记数字一样,网络中的神经元就像是人脑细胞,权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变,神经网络在样本学习中就像人记数字一样,学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象,网络权值就是网络记住的内容,网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的,只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别,所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。在图像识别阶段,只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入,经过网络的计算,分类器的输出就是识别结果。

五、仿真实验

1、实验对象

本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。从实验数据库中选择0~9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素,每个目标图像分别加10%、20%、30%、40%、50%大小的随机噪声,共产生60 个图像样本。将样本分为两个部分,一部分用于训练,另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个,用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构

本试验采用三层的BP 网络,输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元,这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。输出层神经元个数就是要识别的模式数目,此例中有10 个模式,所以输出层神经元选择10 个,10 个神经元与10 个模式一一对应。

3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真

建立并初始化网络

% ================
S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24
[R,Q] = size(numdata);
[S2,Q] = size(targets);
F = numdata;
P=double(F);
net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig'
'logsig'},'traingda','learngdm')

这里numdata 为训练样本矩阵,大小为128×40, targets 为对应的目标输出矩阵,大小为10×40。

newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN},BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层

前向BP 网络的函数,函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数;TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数;BTF 用于指定网络的训练函数;BLF 用于指定权值和阀值的学习函数;PF 用于指定网络的性能函数,缺省值为‘mse’。

设置训练参数

net.performFcn = 'sse'; %平方和误差
性能函数
net.trainParam.goal = 0.1; %平方和误
差目标
net.trainParam.show = 20; %进程显示
频率
net.trainParam.epochs = 5000;%最大训
练步数
net.trainParam.mc = 0.95; %动量常数
网络训练
net=init(net);%初始化网络
[net,tr] = train(net,P,T);%网络训练
对训练好的网络进行仿真
D=sim(net,P);
A = sim(net,B);

B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。D 为网络对训练样本的识别结果,A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明:网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100%。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结

从上述的试验中已经可以看出,采用神经网络识别是切实可行的,给出的例子只是简单的数字识别实验,要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模,增加识别能力,原理是一样的。

谷歌人工智能写作项目:小发猫

2、深度学习又称之为什么?

深度学习又称之为人工神经网络训练参考:一个技术宅的学习笔记。

深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。

这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。

深度学习定义

深度学习的提出,在于实现立德树人的根本目的,培养和发展学生核心素养根本促进学生的全面发展。鼓励教师深入探讨教学规律,研究学生的学习规律,从而真正去帮助学生学习与成长。苏霍姆林斯基曾说,学习如果具有思想、感情、创造、美和游戏的鲜艳色彩,那它就能成为孩子们深感兴趣和富有吸引力的事情。

深度学习是师生共同经历的一场智慧之旅,是让师生能够积极、充分、灵活的运用这些知识去理解世界、解决问题、学以致用,并获得人格的健全和精神的成长,成为新时代的社会主义建设者和接班人。

3、神经网络中的训练次数是指什么?

神经网络中的训练次数是训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次;测试时,1个batch测试图像通过网络一次(一次前向传播)的次数。

在机器学习和相关领域,人工神经网络(人工神经网络)的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统(尤其是脑),并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如,用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权,并通过一个函数(由网络的设计者确定的)转化,这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。重复此过程,直到最后,一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。

扩展资料

神经网络分类:

1、选择模式:这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法:在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而,选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性:如果该模型中,成本函数和学习算法,适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施,人工神经网络,可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在,使得在硬件快速,并行实现。

参考资料来源:

4、深度学习与神经网络有什么区别

深度学习与神经网络关系

2017-01-10

最近开始学习深度学习,基本上都是zouxy09博主的文章,写的蛮好,很全面,也会根据自己的思路,做下删减,细化。

五、Deep Learning的基本思想

假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。当然了,如果丢掉的是没用的信息那多好啊),保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。

对于深度学习来说,其思想就是对堆叠多个层,也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式,就可以实现对输入信息进行分级表达了。

另外,前面是假设输出严格地等于输入,这个限制太严格,我们可以略微地放松这个限制,例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可,这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)

浅层学习是机器学习的第一次浪潮。

20世纪80年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显出优越性。这个时候的人工神经网络,虽也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型。

20世纪90年代,各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,例如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、 Boosting、最大熵方法(如LR,Logistic Regression)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型无论是在理论分析还是应用中都获得了巨大的成功。相比之下,由于理论分析的难度大,训练方法又需要很多经验和技巧,这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。

深度学习是机器学习的第二次浪潮。

2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”(layer-wise pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。(多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数)

深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。

七、Deep learning与Neural Network

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

Deep learning本身算是machine learning的一个分支,简单可以理解为neural network的发展。大约二三十年前,neural network曾经是ML领域特别火热的一个方向,但是后来确慢慢淡出了,原因包括以下几个方面:

1)比较容易过拟合,参数比较难tune,而且需要不少trick;

2)训练速度比较慢,在层次比较少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优;

所以中间有大约20多年的时间,神经网络被关注很少,这段时间基本上是SVM和boosting算法的天下。但是,一个痴心的老先生Hinton,他坚持了下来,并最终(和其它人一起Bengio、Yann.lecun等)提成了一个实际可行的deep learning框架。

Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。

二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个logistic regression模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑的结构的。

而为了克服神经网络训练中的问题,DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络(这里作者主要指前向神经网络)中,采用的是back propagation的方式进行,简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络,随机设定初值,计算当前网络的输出,然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛(整体是一个梯度下降法)。而deep learning整体上是一个layer-wise的训练机制。这样做的原因是因为,如果采用back propagation的机制,对于一个deep network(7层以上),残差传播到最前面的层已经变得太小,出现所谓的gradient diffusion(梯度扩散)。这个问题我们接下来讨论。

八、Deep learning训练过程

8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络

BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想。深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。

BP算法存在的问题:

(1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差校正信号越来越小;

(2)收敛到局部最小值:尤其是从远离最优区域开始的时候(随机值初始化会导致这种情况的发生);

(3)一般,我们只能用有标签的数据来训练:但大部分的数据是没标签的,而大脑可以从没有标签的的数据中学习;

8.2、deep learning训练过程

如果对所有层同时训练,时间复杂度会太高;如果每次训练一层,偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题,会严重欠拟合(因为深度网络的神经元和参数太多了)。

2006年,hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,简单的说,分为两步,一是每次训练一层网络,二是调优,使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。方法是:

1)首先逐层构建单层神经元,这样每次都是训练一个单层网络。

2)当所有层训练完后,Hinton使用wake-sleep算法进行调优。

将除最顶层的其它层间的权重变为双向的,这样最顶层仍然是一个单层神经网络,而其它层则变为了图模型。向上的权重用于“认知”,向下的权重用于“生成”。然后使用Wake-Sleep算法调整所有的权重。让认知和生成达成一致,也就是保证生成的最顶层表示能够尽可能正确的复原底层的结点。比如顶层的一个结点表示人脸,那么所有人脸的图像应该激活这个结点,并且这个结果向下生成的图像应该能够表现为一个大概的人脸图像。Wake-Sleep算法分为醒(wake)和睡(sleep)两个部分。

1)wake阶段:认知过程,通过外界的特征和向上的权重(认知权重)产生每一层的抽象表示(结点状态),并且使用梯度下降修改层间的下行权重(生成权重)。也就是“如果现实跟我想象的不一样,改变我的权重使得我想象的东西就是这样的”。

2)sleep阶段:生成过程,通过顶层表示(醒时学得的概念)和向下权重,生成底层的状态,同时修改层间向上的权重。也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念,改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念”。

deep learning训练过程具体如下:

1)使用自下上升非监督学习(就是从底层开始,一层一层的往顶层训练):

采用无标定数据(有标定数据也可)分层训练各层参数,这一步可以看作是一个无监督训练过程,是和传统神经网络区别最大的部分(这个过程可以看作是feature learning过程):

具体的,先用无标定数据训练第一层,训练时先学习第一层的参数(这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层),由于模型capacity的限制以及稀疏性约束,使得得到的模型能够学习到数据本身的结构,从而得到比输入更具有表示能力的特征;在学习得到第n-1层后,将n-1层的输出作为第n层的输入,训练第n层,由此分别得到各层的参数;

2)自顶向下的监督学习(就是通过带标签的数据去训练,误差自顶向下传输,对网络进行微调):

基于第一步得到的各层参数进一步fine-tune整个多层模型的参数,这一步是一个有监督训练过程;第一步类似神经网络的随机初始化初值过程,由于DL的第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。

5、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。

6、神经网络优缺点,

优点:

(1)具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像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。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。

(2)具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

(3)具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

缺点:

(1)最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

(2)不能向用户提出必要的询问,而且当数据不充分的时候,神经网络就无法进行工作。

(3)把一切问题的特征都变为数字,把一切推理都变为数值计算,其结果势必是丢失信息。

(4)理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料:

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向,将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究,为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快,已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用,但其需要研究的方面还很多。其中,具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统,已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点,所以将神经网络与其他方法相结合,取长补短,继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料:

7、什么是BP神经网络?

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。

8、AlphaGo 用了哪些深度学习的模型

AlphaGo用了一个深度学习的模型:卷积神经网络模型。

阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。

一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。

扩展资料:

阿尔法围棋用到了很多新技术,如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等,使其实力有了实质性飞跃。

美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说,阿尔法围棋系统主要由几个部分组成:

一、策略网络(Policy Network),给定当前局面,预测并采样下一步的走棋;

二、快速走子(Fast rollout),目标和策略网络一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比策略网络快1000倍;

三、价值网络(Value Network),给定当前局面,估计是白胜概率大还是黑胜概率大;

四、蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search),把以上这三个部分连起来,形成一个完整的系统。

参考资料来源:

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