广州定制网站公司,海淀区手机网站制作服务,湖南做防水堵漏工程商网站,郑州哪里有做网站一、什么是神经网络和神经元 人工神经网络#xff08;英语#xff1a;Artificial Neural Network#xff0c;ANN#xff09;#xff0c;简称 神经网络#xff08;Neural Network#xff0c;NN#xff09;或 类神经网络#xff0c;是一种模仿生物神经网络#xff08;…一、什么是神经网络和神经元 人工神经网络英语Artificial Neural NetworkANN简称 神经网络Neural NetworkNN或 类神经网络是一种模仿生物神经网络动物的中枢神经系统特别是大脑的结构和功能的数学模型用于对函数进行估计或近似。 人脑可以看做是一个生物神经网络由众多的神经元连接而成。当神经元“兴奋”时就会向相连的神经元发送化学物质从而改变这些神经元内的电位如果某神经元的电位超过了一个“阈值”那么它就会被激活即“兴奋”起来向其他神经元发送化学物质。在生物神经网络中每个神经元与其他神经元相连。各个神经元传递复杂的电信号树突接收到输入信号然后对信号进行处理通过轴突输出信号。 二、如何构建神经网络中的神经元呢 受生物神经元的启发人工神经网络有大量的节点神经元神经元接收来自其他神经元或外部源的输入同时每个输入都有一个相关的权值w它是根据该输入对当前神经元的重要性来确定的对该输入加权并与其他输入求和后经过一个激活函数 f计算得到该神经元的输出。 其中 x1,x2......xn代表各输入变量w1,w2.....wn指各输入变量对应的参数b为偏置f为激活函数常用的激活函数有sigmodi,tanh,relu;y为输出的结果 三、神经元的工作方式 每个神经元都与其他神经元相连接每个连接都有相应的权重weights。一个神经元的输出将作为另一个神经元的输入。每个神经元执行以下操作 加权求和将输入数据与相应的权重相乘然后求和。 四、人工神经网络模型 目前已有数十种不同的神经网络模型其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1、前馈神经网络 各个神经元接受前一级的输入并输出到下一级模型中没有反馈层与层之间通过“全连接”进行链接即两个相邻层之间的神经元完全成对连接但层内的神经元不相互连接。 2、反馈神经网络 在反馈网络中Feedback NNs,输入信号决定反馈系统的初始状态系统经过一系列状态转以后逐渐收敛于平衡状态这一状态就是反馈网络经计算后输出的结果。 五、神经网络的学习方式 人工神经网络的工作过程主要分为两个阶段 学习阶段对它进行训练即让其学会它要做的事情此时各个计算单元状态不变学习过程就是各连接权上的权值不断调整的过程。学习结束网络连接权值调整完毕学习的知识就分布记忆存储在网络中的各个连接权上。 工作阶段此时各个连接权值固定计算单元变化以达到某种稳定状态。 六、激活函数 活函数有什么用 1引入非线性因素。　 在我们面对线性可分的数据集的时候简单的用线性分类器即可解决分类问题。但是现实生活中的数据往往不是线性可分的面对这样的数据一般有两个方法引入非线性函数、线性变换。 2线性变换 就是把当前特征空间通过一定的线性映射转换到另一个空间让数据能够更好的被分类。 激活函数是如何引入非线性因素的呢 在神经网络中为了避免单纯的线性组合我们在每一层的输出后面都添加一个激活函数sigmoid、tanh、ReLu等。 1、Sigmoid函数 Sigmoid函数的优点在于输出范围有限数据在传递的过程中不容易发散并且其输出范围为(0,1)可以在输出层表示概率值如图所示。Sigmoid函数的导数是非零的很容易计算 • Sigmoid函数的主要缺点是梯度下降非常明显且两头过于平坦容易出现梯度消失的情况输出的值域不对称。 2、tanh函数双曲正切函数 tanh函数是sigmoid的向下平移和伸缩后的结果。对它进行了变形后穿过了(0,0)点并且值域介于1和-1之间。 tanh函数是总体上都优于sigmoid函数的激活函数。 特点 解决了Sigmoid函数输出值域不对称问题。它是完全可微分和反对称的对称中心在原点。然而它的输出值域两头依旧过于平坦梯度消失问题仍然存在。 3、ReLu函数 ReLU函数是目前神经网络里常用的激活函数由于ReLU函数是线性特点使其收敛速度比Sigmoid、Tanh更快而且没有梯度饱和的情况出现。计算更加高效相比于Sigmoid、Tanh函数只需要一个阈值就可以得到激活值不需要对输入归一化来防止达到饱和。 七、正向传播算法 神经网络是用训练数据去训练网络模型并得到所需模型的过程主要包括正向学习和反向调整两个过程。 正向学习就是从输入层开始自底向上进行特征学习最后在输出层输出预测结果。 反向调整就是将预测结果和标签进行对比反向调整模型参数的过程。 正向传播的的详细原理 八、反向传播算法 反向传播(backward propagation简称 BP)指的是计算神经网络参数梯度的方法。其原理是基于微积分中的链式规则按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络依次计算每个中间变量和参数的梯度。 链式求导 如果大家对神经网络知识感兴趣可以关注我的微信公众号里面会分享一些知识干货。