网站开发外包售后维护合同范本,电脑建立网站,做健身推广网站,个人域名网站一#xff0c;神经元模型
所谓神经网络#xff0c;
目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络#xff0c;它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。
M-P神经元
M-P神经元#xff1a;接收n个输入(…一神经元模型
所谓神经网络
目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。
M-P神经元
M-P神经元接收n个输入(通常是来自其他神经元)并给各个输入赋予权重计算加权和然后和自身特有的阈值θ进行比较(作减法)最后经过激活函数f(模拟“抑制和“激活”)处理得到输出(通常是给下一个神经元)
神经元的基本形式 西瓜的一系列特征通过线性组合相加 通过上述两种激活函数activation function——挤压函数非线性模型
来产生相应地输出。
与线性分类十分相似神经元模型最理想的激活函数也是阶跃函数即将神经元输入值与阈值的差值映射为输出值1或0若差值大于零输出1对应兴奋若差值小于零则输出0对应抑制。
但阶跃函数不连续不光滑故在M-P神经元模型中也采用Sigmoid函数来近似 Sigmoid函数将较大范围内变化的输入值挤压到 (0,1) 输出值范围内所以也称为挤压函数squashing function。 将多个神经元按一定的层次结构连接起来就得到了神经网络。
它是一种包含多个参数的模型比方说10个神经元两两连接则有100个参数需要学习每个神经元有9个连接权以及1个阈值若将每个神经元都看作一个函数则整个神经网络就是由这些函数相互嵌套而成。 二感知机与多层网络 感知机Perceptron是由两层神经元组成的一个简单模型但只有输出层是M-P神经元
即只有输出层神经元进行激活函数处理也称为功能神经元
输入层只是接受外界信号样本属性并传递给输出层输入层的神经元个数等于样本的属性数目而没有激活函数。
激活函数为sgn (阶跃函数)的神经元 感知机的几何解释 感知机学习策略
假设训练数据集是线性可分的感知机学习的目标是求得一个能够将训练集正实例点和负实 例点完全正确分开的超平面。为了找出这样的超平面S,即确定感知机模型参数w和b,需要确定一个学习策略 即定义损失函数并将损失函数极小化。损失函数的一个自然选择是误分类点的总数。但是这样的损失函数不是参数w和b的连续可导函数不易优化所以感知机采用的损失函数为误分类点到超平面的总距离。 可以把bias并到里面 求解
已知损失函数的梯度 前馈网络
由于像感知机这种单个神经元分类能力有限, 只能分类线性可分的数据集
对于线性不可分的数据集则无能为力, 但是多个神经元构成的神经网络能够分类线性不可分的数据集西瓜书上异或问题的那个例子且有理论证明通用近似定理只需一个包含足够多神经元的隐层, 多层前馈网络最经典的神经网络之一就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。 神经网络既能做回归, 也能做分类, 而且不需要复杂的特征工程 要解决非线性可分问题需考虑使用多层功能神经元.例如下图中这个简单的两层感知机就能解决异或问题.在下图a中输出层与输入层之间的一层神经元被称为隐层或隐含层隐含层和输出层神经元都是拥有激活函数的功能神经元. 常见的神经网络是形如下图所示的层级结构每层神经元与下一层神经元全互连神经元之间不存在同层连接也不存在跨层连接.这样的神经网络结构通常称为“多层前馈神经网络” 其中输入层神经元仅是接受输入不进行函数处理隐层与输出层包含功能神经元.连接权以及每个功能神经元的阈值神经网络“学”到的东西蕴涵在连接权与阈值中.
三误差逆传播算法(BP)https://blog.csdn.net/NickHan_cs/article/details/112295451?ops_request_miscrequest_idbiz_id102utm_term%E8%AF%AF%E5%B7%AE%E9%80%86%E4%BC%A0%E6%92%AD%E8%AE%A1%E7%AE%97utm_mediumdistribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~sobaiduweb~default-0-112295451.268^v1^controlspm1018.2226.3001.4450
