了解人工神经网络

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1. 了解人工神经网络 yafei002
2. 神经网络 • 生物神经网络一般指生物的大脑神经、细胞、触点等组成的网络，用于产生生 物的意识，帮助生物思考和行动。 • 人工神经网络是指模拟生物神经网络的数学模型。 图片来自网络 轴突 神经元1 树突 神经元2 神经键
3. 感知器 • 加权的链用来模拟神经元间神经键连接的强度 • 训练一个感知器模型相当于不断调整链的权值，直到能拟合训练数据的输入输 出关系为止
4. 感知器 • t是偏置因子 更具体地
5. 学习感知器模型
6. 学习感知器模型 • 线性可分的分类问题 • 感知器学习算法保证收敛到一个最 优解（只要学习率足够小） • 线性不可分的分类问题 • 感知器找不到数据的正确解
7. 多层人工神经网络 • 多层人工神经网络、多层前馈人工 神经网络、递归神经网络 • 激活函数：符号函数、线性函数、 S型（逻辑斯蒂）函数、双曲正切 函数
8. 多层人工神经网络 XOR问题
9. 人工神经网络的特点 • 至少含有一个隐藏层的多层神经网络是一种普世近似，即可以用来近似任何目 标函数 • 人工神经网络可以处理冗余特征 • 人工神经网络对训练数据中的噪声非常敏感 • 训练人工神经网络是个很耗时的过程，但是测试样例会非常快
10. PANG-NINGTAN, MICHAELSTEINBACH, & VIPINKUMAR. (2011). 数据挖掘导论: 完整版. 人民邮电出版社. 吴岸城. (2016). 神经网络与深度学习. 电子工业出版社.。 参考资料