神经网络学习笔记-01-基本概念
来源:互联网 发布:北京市水文站数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 12:37
神经网络学习笔记-01-基本概念
基本概念
- Artificial Neural Network - 基于神经元的计算方向。
一个人工神经网络系统一般包含多个层,每层包含多个神经元(也称为节点)。 - 第一层是输入层。
基本上没有什么计算功能,主要是将输入数据映射到每个节点上。 - 中间的层次为隐藏层。
每层都会有一个输出,包含了本层每个节点的输出数据。
每层的输出数据,也是下一层的输入数据。
每层的每个节点会对输入数据分别计算,产生不同的计算结果。 - 最后一层是输出层。
输出层的每个节点对应一个分类,计算这个分类的概率。最终输出概率最高的分类。
即使百万级的神经单元,也只相当于一只蠕虫的计算能力。
Predication Function - 预测函数。
机器学习的结果就是找到这个预测函数。
在分类问题中,就是找到预测函数的权值(w,b)。- Activation Function - 激活函数
神经网络中的一个重要概念。原意是模拟大脑神经元是否激活。
在神经网络设计中,其作用是:转换神经元的权值输出值为神经元的输出值。
通俗的理解:权值输出值\(f(x) = wx + b\)的结果是\(x\)在\(f(x)\)上的值,这个不是我们要的分类结果。
激活函数\(K\)的作用是将计算\(y = K(f(x))\),将权值输出值转换为分类值。
下面是常用的激活函数: - For the hidden layer
- TanH
- sigmoid
- ReLUs
- For the output layer
- softmax
Forward Propagation - 正向传播
在训练过程中,通过输入数据产生输出数据。Back Propagation - 反向传播
在训练过程中,根据计算结果和期望结果的偏差,重新调整各个神经元的权值。
这个方面有很多算法可以选择。Regularization - 正规化
一种避免多度训练(overfitting)的方法。多度训练会导致训练结果对噪音数据过度敏感。
理论上来说,对当前的预测函数,根据它的复杂度,计算一个惩罚值。通过惩罚值来调整预则函数的权值。Gradient Descent - 梯度下降
反向传播中,用于调整权值的一个概念,表示计算调整的方向和大小。Loss Function - 损失函数
在分类问题中,一种计算方法,计算因不准确预测而导致的代价。
训练过程
- 初始化 -> (正向传播 -> 反向传播 -> 正规化 -> 梯度下降 -> 重复训练)
人话就是:
初始化: 随便产生个预测函数(w b)。
正向传播:先算一下。
反向传播: 有偏差(废话)。
正规化: 让偏差变得好看点。
梯度下降:把预测函数(w b)向偏差的方向挪一下。
重复训练:把上面的过程来上500遍。
神经网络示意图
Neural NetworkHidden LayerOutput LayerDataInput LayerOutput(x_1,...,x_i)mapjx1_j....2x1_21x1_1x1_j...x1_2x1_1(x1_1,...,x1_j)na1_n....3a1_32a1_21a1_1(a1_1,...,a1_n)mp(y_m)....1p(y_1)yargmax
参照
- Artificial neural network
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