机器学习第四个算法ANN(人工神经网络)
来源:互联网 发布:自制搞笑视频软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 10:39
我是在14年9月刚读研的时候听到一个说法叫“类人脑算法”很火热,之后搞了很长一段时间相关的蓄水池算法等,但大都没有摸到门路而中途放弃了。
现今看来,还是缺少一些知识背景,也不善于在网络上学习,随时间推移,也逐渐明白这是机器学习的一小部分,并且逐渐发展的名称叫做人工神经网络的算法,如果网络层较多,又会有个别名,叫做深度学习。其中用到的最著名算法是背向传输算法(backpropagation),而这个算法,是我曾经推倒导过的。如今重新捡起,感慨万千。
先讲述一个概念:多层前馈神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)
如图所示,有输入层(input layer),隐藏层(hidden layer),输出层(output layer)
一、每层由单元(unit)组成
二、输入层由训练集的实例特征向量传入
三、每个结点都有权重(weight)传入下一层,一层的输出是下一层的输入。
(根据生物学上的定义,每个单元成为神经结点)
四、以上成为两层神经网络(输入层不算)
五、每一层的加权求和,到下一层结点上还需要非线性函数激活,之后作为输出
六、作为多层前馈神经网络,如果由足够多的隐藏层,和足够大的训练集,理论上可以模拟出任何方程。
反向传输算法核心(backpropagation)
特点 :
1、通过迭代来处理训练集中的实例
2、计算输入层预测值(predicted value)和真实值(target value)之间的差值error
3、反向传输(输出层->隐藏层->输入层)来最小化误差(error)来更新每个链接的权重(weight)
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