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深度|人工神经网络深入分析:ag体育注册
2020-10-31 [50273]

ag体育官网_根据:本文作者郭庆,刘伟。文章在神经网络中提及人工神经网络,并回答了详细的解说。

最近“神经网络”很火。特别是在与Alpha go和韩国选手李世锡的比赛结束后,有关各种神经网络的文章满天飞,但对于非专业领域的名家来说,如果知道这些文章,就有可能不被云雾笼罩。

毕竟,缺乏适合大多数人解释的神经网络的科普文章,只是吴军老师的《数学之美》在科普神经网络方面做的比较容易理解,感兴趣的朋友可以读吴老师的书。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),)这篇文章与吴老师的介绍方式不同。笔者期待能从神经网络的起源揭开神经网络的面纱,帮助对更好的神经网络感兴趣但不包含理论基础的朋友。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),)想起人工神经网络的起源,就可以追溯到生物的神经网络。

让我们再来看一下神经元原理的视频。http://www . tudou.com/list play/sqi _ lbk p7 kk/vuqgmbxizf 0 . html神经细胞体是神经细胞的主体,含有细胞核。

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树突是指细胞体用外延打开很多神经纤维,接收其他神经元的输出信号。轴突通过分支的神经末梢向外发送信号,通过其他神经元的树突和相互识别构成所谓的神经元。(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),神经)右边的图片是人脑中的神经元。你可以对神经元细胞做出反应,重新解释。

(约翰肯尼迪,神经元,神经元,神经元,神经元,神经元)神经元细胞最重要的组成部分1 .为了便于解释人工神经网络。树突、轴突和神经元分别等于细胞体的输出端、输入端、输出/输入模块(I/O)、多输出单个输入。2.兴奋型和抑制型神经元要求神经细胞兴奋和诱导(分别对应输入脉冲串频率强弱)。其中脉冲串表示神经元的信息。

3.细胞体膜内外电位(神经元输出信号的总和)的增加会产生脉冲,直到最大阈值,使神经细胞转换为动荡状态。神经元延迟在输出和输入之间造成同样的延迟。人工神经网络是基于1943年的生物神经网络SCKULL OCH-Pitts ' Neuron Model。

心理学家Warren McCulloch(右左)和数学家Walter Pitts(右右)的合作下明确提出。McCulloch-Pitts模型的基本思想是抽象和修改生物神经元的特征成分。

这个模型不需要猎杀神经元的所有属性和不道德性,但不足以捕捉到它继续计算的方式。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧),)McCulloch-Pitts模型的6个特征中,前面4点和前面概述的生物神经元完全一致,对请求的右边:1。每个神经元是一个多输出单输入信息处理单元。

2.神经元输出分为兴奋性输出和抑制性输出两种类型。神经元具有空间整合特性和临界特性。4.神经元输出和输入之间有同样的延迟,主要是不同的神经元延迟。

5.忽视时间整合,不遵纪守法。6.神经元本身就是时变,即神经元延迟和神经元强度都是恒定的。McCulloch-Pitts模型公式如下:时间线性,时间t(t=0,1,2,)兴奋输出Xi,膜电位在阈值以下,抑制输出为0时,时间t 1,这个最好的建模从人类的角度来看,把颜色和形状分成两类,应该只用眼睛来区分,但对机器来说,只是一堆数据。

平面上有两组数据(下图右侧)时,机器如何区分两组数据,图中可见平面的直线方程可以将数据分为两类,Warren McCulloch和Walter Pitts组成的人工神经元就是这种模型,你很久没想到比这更简单的分类器了吗? 但是,McCulloch-Pitts模型在人工智能方面没有重要的自学机制。所以这里要为大家普及“历史”。1949年,DonaldHebb指出,科学知识和自学在大脑中再次发生主要是通过神经元之间神经元的组成和变化而发生的,这种意外地产生巨大影响的想法的全称Heve定律:当细胞A的轴突不足以引起细胞B时,如果持续重复细胞B静电,一些生长过程或新陈代谢变化可能会在一两者中再次发生。

(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),)通俗地说,两个神经元沟通得越多,它们的连接效率就越高,反之亦然。Frank Rosenblatt受轮毂基础工作的启发,于1957年明确提出了感知器。这是第一次使用算法来准确定义神经网络。

传感器由两个神经元组成,输出层接管外部信号。输入层是McCulloch-Pitts神经元,即阈值逻辑单位。1969年,Marvin Minsky和Seymour Papert出版了新书《感知器:计算出来几何概述》。

这本书论证了传感器模型的两个主要问题。第一,单层神经网络不能解决线性不可分割的问题。典型的例子是或(XNOR,如果两个输出完全相同,则输入1。

如果两个输出不同,请输入0。其次,在没有得到硬件水平允许的情况下,当时的计算机几乎不能完成神经网络模型所需的巨大计算量。在这里,笔者以单层神经元为例,说明人工神经元是如何工作的。

(感谢该网站作者收到的英文句子3358 www . analyticsvidhya.com/blog/2016/03/introduction-deep-learning-fud,这些值是输出层实际观察到或隐藏的层的中间值(请参阅帮助神经网络自学数据之间的简单关系。不用你们解释也没关系。

后面谈论多层神经网络将不再向大家说明。)X0:偏移储存格。这是常量值添加到转录函数中的输出(类似于数学中y=AX B处防止线接触原点的常量B)。也就是说,拦截项目通常有1个值。

W0、W1、W2、WN:对应于每个输出的权重。甚至偏移单位也有权重。A:神经元的输入。计算方式如下:需要说明的是,方程的F是未知的转录函数,F具有使神经网络(单层或多层)非常灵活和估算简单非线性关系的能力。

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,甚至是线性函数。利用神经网络可以创造三个基本功能:或,雨(AND,OR,NOT)。在这里说明基本的F函数,但只是我们熟悉的阶段函数。示例1: and功能构建如下:神经元输入:a=f(-1.5 x1 x2)真值表如下。

佩佩“A”与“X1和X2”列完全匹配。其中“A”与“X1或X2”完全匹配。

案例1和案例2表明,只要更改偏移单位的权重,就可以构建or功能。如果X1或x2中的一个是常规权重总和,则:案例3: NOT功能由以下内容组成:神经元输入如下:A=F (1-2 * X1)的真值如下:笔者期待通过这些例子,直观地解释神经元在神经网络中的工作方式。

当然,神经网络的函数有多种自由选择。除了上面示例中使用的函数外,还可以再次说明常用函数3354sigmoid,从而提供灵活的解释。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),)函数图像如下。图中所示的sigmoid函数的优点是,输入范围有限,在传输数据时不容易收敛,输入范围为(0,1),并且可以在输入级别响应概率。

当然,也有缺点,在饱和状态下梯度太小。 你可以用下面的and例子来解释。如上所述,或者说非功能是线性归纳的,传感器只有输入层神经元享受转录函数处理,即只有一个功能神经元,自学能力非常有限(这是本文前面提到的传感器模型的主要问题之一)。

因此,非线性需要使用多层神经元,下一位笔者将再次说明多层神经网络。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视网),非线性名言神经网络分为三类。也就是输出层:神经网络最左边的层,通过这些神经元输出需要仔细观察的样本。

隐藏层:由输出和输入之间的所有节点组成的层。帮助神经网络自学数据之间的简单关系。输入层:从前两层获取神经网络的最后一层。

对于5个分类,输入层有5个神经元。为什么多层网络很简单?下面是试图理解神经网络如何多层地模拟简单的关系。(约翰肯尼迪,神经,神经,神经,神经)如果想进一步解释这一点,应该推荐同门或函数的例子。

其诊治表如下。在这里我们可以看到,当输出都相同时,输入为1,否则为0。这种关系不能由一个神经元独立国家完成,必须有多层网络。

用于多层的背后思想是,简单关系功能可以分解成非常简单的功能及其人造。x1 xnor x2=not(x1 xor x2)=not[(a b)]。(A B)]=(A B)(A B)=(A . B)(;方法13360 X1 XNOR X2=(A ')。B') (A.B)设计神经元模拟A '。

“B”是可以配置为:A=F(0.5x1;互联网的意义图如下。从这里可以看到,在一楼,我们分别是A '。

确认“B”和“A.B”。在2楼输入OR功能,然后构建在顶部。最后,整个网络将构建在下图的右侧。

如果你仔细观察,你会发现这只是我们以前画的神经元。a1:为A’。构建了“B”。

A2:为A . B;构建了。A3:在a1和a2上创建OR构建,有效构建(A’)。B' A.B)。通过真理表验证其功能:现在应该能大致直观地解释多层网络是如何工作的。

在上面的例子中,我们分别是A '。要计算“B”和“A.B”。如果这意味着我们基于基本的AND,OR,NOT函数构建同位素或功能,请提出以下方法2。方法23360 x1 xnorx 2=not[(ab)]。

(a 'b')]在这里,我们使用以前分解的第二阶段获得的表达式构建。网络的语义图如下。在这里可以看到神经网络被强行用于三个隐蔽层。

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整个网络的构建与以前类似。a1:等于A。

A2:构建了A’。A3:等于B。A4:构建了B’。

A5:构建了OR,本质上是a b。A6:构建了OR,本质上是A ' B是。

A7:构建了AND,本质上是(a b)。(A ' B ');A8:构建了NOT,本质上是NOT[(A B)]。(A' B')]即最后XNOR的输入真理表如下。注:一般神经元(偏移单位除外)为下一层的每个神经元提供数据。

在这种情况下,我们已经防止了从一楼到二楼的一些连接。原因是他们的权重为0,再加上它们,更容易影响每个人明确解释的神经元之间的计算。(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),所以这里没有画右边的画。

标记方法2我们成功构建了同好会或功能。方法2的想法是将简单的函数分解成多个层。

但是这个方法比方法1更简单,所以不会更喜欢方法1。笔者以前自学神经网络的时候也读过很多资料,有些资料谈到了云中的雾中。笔者期待读者阅读文章后能少走弯路,解释神经网络。 最后,以吴老师书中的话作为结尾。

“很多专业术语乍听令人惊讶,‘人工神经网络’属于这一类。至少我第一次听到这个词的时候吓坏了。

你愿意,在大家的印象中,人们对人脑的结构还不太了解,因此产生了“人工”神经网络,可能是在用电脑模拟人脑。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、电脑名言)想到人脑的结构那么简单,大家的第一反应一定是人工神经网络认同感很深。如果我们幸运地遇到善良、善于沟通的科学家或教授,他不想花一两个小时告诉你人工神经网络的详细情况,你以后找不到,“哦,那是发生了什么事”。

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