本文摘要:按:本文作者郭晴,刘伟。

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按:本文作者郭晴,刘伟。文章从神经网络谈到人工神经网络,应对详细说明。最近,神经网络非常受欢迎,特别是AlphaGo和韩国选手李世石的比赛结束后,关于神经网络的各种各样的文章飞来飞去,但是对于非专业领域名门的人来说,知道这些文章可能不会在云里雾里。

毕竟,主要缺乏适合大多数人解读的神经网络科普文章,吴军老师的数学之美在科普神经网络方面做得比较容易理解,有兴趣的朋友可以读吴老师的书。本文与吴老师的介绍方式不同,笔者希望从神经网的起源中揭露神经网的面纱,协助对神经网感兴趣但与理论基础无关的朋友们。想起人工神经网络的起源,同意追溯到生物神经网络。

在这里,我们可以看到关于神经元细胞原理的视频。http://www.tudou.com/listplay/sQi_LbKp7Kk/VUQGmBXIzf0.html,神经元细由细胞体、树突、轴突和众多神经元组成。神经细胞体是神经元的主体,含有细胞核。树突是指细胞体向外延开很多神经纤维,接管其他神经元的输出信号。

轴突通过分支的神经末梢向外发出信号,与其他神经细胞的树突相互认识构成所谓的神经元。右图是人脑中的神经元细胞,可以对应神经元细胞图进行解读。为了方便大家解读人工神经网络,在此分别总结神经元细胞最重要的构成部分的特征:1.树突、轴突、神经元分别等于细胞体的输出末端、输入末端和输出/输入模块(I/O),多输出单输入2.兴奋型和抑制型神经元要求神经元的兴奋和诱导(分别对应输入脉冲串频率的强弱),其中脉冲串代表神经元的信息3.细胞体膜内外电位差(神经元输出信号总和)的增加产生脉冲,神经元的兴奋和诱导(对应输入脉冲)人工神经网络于1943年诞生于生物神经网络什克罗-彼特氏神经模型。心理学家WarrenMcCulloch(右图左)和数学家Walter的Pitts(右图右)合作明确提出。

McCulloch-Pitts模型的基本思想是抽象化和修正生物神经元的特征成分。该模型不需要猎取神经元的所有属性和不道德,但不足以抓住继续计算的方法。McCulloch-Pitts模型的6个特征中,前4点与以前总结的生物神经元完全一致,明确对应要求的是右图:1.各神经元是多输出单输入的信息处理单元2.神经元输出分为兴奋输出和抑制输出两种类型3.神经元具有空间统合特性和阈值特性4.神经元输出与输入之间相同的时滞,主要是各不相同的神经元延迟5.忽视时间统合和不应期6.神经元本身所谓时变,即神经元时延和神经元强度是常数。McCulloch-Pitts模型公式如下:其运行规则为时间线性、时间t(t=0、1、2、…)获得激动输出xi,如果膜电位相等或低于阈值和抑制输出为0,则时间t+1、神经元细胞输入为1或0。

这个最好的建模是不可能的。从人的角度来看,颜色和形状分为两种类型,必须用眼睛来区分,但是机器只能区分很多数据。平面上有两组数据(如下图右图),机器如何区分两组数据,从图中可以看出平面上的直线方程可以分为两类数据,WarrrenMcCulloch和WalterPitts构筑的人工神经元是这样的模型,其本质是特征空间的一半你很久没想到比这更简单的分类器了吗?但McCulloch-Pitts模型缺乏人工智能重要的自学机制。因此,我们必须在这里推广历史。

1949年唐纳德赫布被称为科学知识和自学再次发生在大脑中的主要是神经元之间神经元的构成和变化,意外地影响了深刻的想法全称赫布法则:细胞a的轴突不足以唤起细胞b,反复对细胞b静电,一些成长过程和新陈代谢变化再次发生在一两个细胞中,a作为对b静电的细胞的效率减少。一般来说,两个神经细胞的交流越多,连接效率越高,相反越低。罗森布拉特(FrankRosenblatt)受到赫布基础工作的灵感,1957年明确提出了感知器。

这是第一个用算法准确定义神经网络,感应器由两层神经元组成,输出层接管外部信号,输入层为McCulloch-Pitts神经元,即阈值逻辑单元。1969年,Marvin、Minsky和Seymourpapert出版发行了新书《感知器:计算几何概要》。书中论证了传感器模型的两个重要问题:一是单层神经网络不能解决问题不能直线分割的问题,典型的例子如(XNOR,如果两个输出完全相同,输入为1的两个输出不同,输入为0。其次,不被硬件水平允许,当时的计算机几乎没有完成神经网络模型所需的超大计算量的能力。

在此笔者以单层神经元为例说明人工神经元是如何工作的。(在此,感谢本网站作者获得的英语文章:http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/introduction-learning-fundamentals-neural-networks/)x1、x2、…、xN:神经元的输出。这些可以从输出层实际观察或隐蔽层的中间值(隐蔽层是输出和输入之间所有节点构成的一层)。

协助神经网络自学数据间的简易关联。大家不解读也没关系。之后,谈到多层神经网络,就不会再向大家说明了。X0:偏置单元。

这是将常数值加入转录函数的输出(与数学中的y=ax,使直线不及原点的常数b相似)。也就是说,切割项一般有+1值。w0、w1、w2、wn:对应各输出的权重。

偏置单元也有权重。答:神经元的输入。必须说明的是,公式中的f是未知的转录函数,f使神经网络(单层甚至多层)非常灵活,具有能够估算简单的非线性关系的能力。

在非常简单的情况下,可以是高斯函数、逻辑函数、双曲线函数或以上的直线函数。利用神经网络,可以构筑三个基本功能。在此说明基本的f功能,只不过是我们熟悉的阶梯功能:事例1:and能够构建神经元输入:a=f(a=f(-1.5.ror功能构建如下:a=f(-0.5xx2)的真实价值表,佩a与列X1偏AND打X2完全一致:事例2:or功能构建如下:a=f(-0.5xx1xx2)的真实价值表如下:佩a与X1ORX2完全一致:通过事例1和事例2可以看到,只要转换单元的权重,我们就可以构建or如果x1或x2的任何一个是正则的话,权重总值就是这样。

事例3:not功能构筑如下:神经元输入如下:a=f(1-2**x1)真正的值表如下:笔者希望通过这些例子直观解释神经元在神经网络中是如何工作的。当然,神经网络的函数有很多自由选择,除了以上例子中使用的函数之外,在这里还可以说明常用的函数-sigmoid函数,协助灵活的解释。功能图像如下:从图中可以看出,sigmoid功能的优点是输入范围受到限制,因此数据在传输过程中不易收敛,输入范围为(0,1),输入层可以应对概率。

当然,饱和状态时梯度过小也有适当的缺点。大家可以根据以下and例子进行解读。

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以前我们看到的例子中,或者非功能是直线总结的,传感器只输入层神经元进行转录函数处理,即只享受一层功能神经元,自学能力非常有限(这是本文前提到的传感器模型的重要问题之一)。因此,非线性分为多层神经元,下面笔者说明多层神经网络。神经网分为三种层:输出层:神经网最左侧的层,必须通过这些神经元输出训练仔细观察的样品。

隐蔽层:输出与输入之间所有节点构成的一层。协助神经网络自学数据间的简易关联。输入层:从前两层获得神经网络的最后一层。

五个分类时,输入层有五个神经元。为什么多层网络很简单?接下来,让我们来理解神经网络如何在多层模拟简单的关系。

要进一步解读这个,必须推荐同样或函数的例子。其真正的价值表如下:输出完全相同时,输入为1,否则为0。

这种关系不能由神经元独立国家完成,需要多层网络。多层背后的思想是,简单的关系功能可以分解为非常简单的功能及其人群。我们分解成同样或函数:X1XNORTX2=NOT(X1XORX2)=NOT[(ATB.AB.AB).]=(ATB)==(ATB)指甲(A.B)指甲(A.B)(留意:这里的指甲是的代表或者,指甲是.的代表和,指甲是-的指甲)方法1:XX1,XNOR,X2=A。

B。(A.B)设计神经元模拟A。B是一个挑战,可以通过以下建立:神经元输入:A=金(0.5–x1。

)真正的值表是:现在,每个人都可以分别将A和A。网络的意义图如下。在这里,在第一层,我们分别确认了a.b和a.b。在第二层,输入并在顶部构建OR功能。

最后的整体网络构筑如下图所示:大家仔细看,发现这只不过是我们以前画的神经元的人:a1:构筑了a.ba2:构筑了a.ba3:a1和a2构筑了OR,有效地构筑了(a.b用真正的价值表检查其功能:现在应该能够直观地解释多层网络是如何工作的。在以上例子中,我们被迫分别计算A.B和A.B。如果我们希望基于基本的AND、OR、NOT函数构建相同或功能,请看以下方法2。

方法2:X1,XNOR,X2=NOT[,(A,B)。(A,B)。)在这里,我们将使用以前分解的第二步获得的公式来构建。

网络的含义如下:你可以看到神经网络被迫用于三个隐蔽层。总体网络的构建与我们以前的构建相似:a1:与a相同的a2:构建aa3:与b相同的a4:构建ba5:构建or,实质上是ab,a6:构建or,实质上是a’ba7:构建and,实质上是(ab)a8:构建)a8:构建NOT,实质上是ANOT[(AB).(AB).(AB)a7:构建AND,最后XNOR的输入真实值表如下:注意典型的神经元(除偏离)为下一层神经元提供的数据。在这种情况下,我们已经防止了从第一层到第二层的几个连接。

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这是因为它们的权重为0,再加入更容易影响神经元之间的明确解释。因此,这里没有画出右图。

可见方法2我们顺利构筑了同样的功能,方法2的思想是如何将简单的函数分解成多层。但是,这个方法比方法1简单,所以不喜欢方法1。笔者以前自学神经网的时候也看了很多资料,有些资料说话的云雾中。

笔者希望大家在读者正文之后少走弯路,解读神经网络。最后,说到吴老师的书,很多专业术语一听就威胁人,人工神经网络就属于这种类型,至少第一次听到这个词就威胁人。你想要的是,在大家的印象中,人们对大脑的构造还不清楚,这可能出现了人工的神经网络,用电脑模拟大脑。

想起人脑结构那么简单,大家的第一反应一定是人工神经网络的认可非常高。如果我们幸运地遇到善意而擅长传达的科学家和教授,他不想花一两个小时的时间,深深地告诉他人工神经网络的基础,你以后就找不到了。啊,原来是这样的。

如果我们意外地遇到恋人流动的人,他就不会认真地告诉他我在人工神经网络上使用和我研究的课题是人工神经网络。那样的话,除了尊敬他之外,也许不会感到自卑。当然,善意但不擅长传达的人想清楚地说明这个概念,但他用更加模糊的名词,说云山雾罩,最后找到他说了好几个小时,结果更加老了,除了浪费时间。因为什么都得不到,所以你得出了结论。

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但是,听了约两三次之后也去了。因为除了浪费时间之外,我可能没有收到任何收入。幸运的是,我自己研究了,继续使用它,意。

之后,在美国读博士的时候,睡觉前一整天都不喜欢躺着,没关系的时候拿着几本关于人工神经网络的教科书在床上看,也知道了。然后用它做了两三个项目,但是学会了。到那时为止,回顾一下人工神经网络,但并不简单,入门也很困难,只是回顾了弯路。

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