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神經網路演算法是什麼

發布時間:2022-06-22 15:08:23

1. rbf神經網路演算法是什麼

RBF神經網路演算法是由三層結構組成,輸入層至隱層為非線性的空間變換,一般選用徑向基函數的高斯函數進行運算;從隱層至輸出層為線性空間變換,即矩陣與矩陣之間的變換。

RBF神經網路進行數據運算時需要確認聚類中心點的位置及隱層至輸出層的權重。通常,選用K-means聚類演算法或最小正交二乘法對數據大量的進行訓練得出聚類中心矩陣和權重矩陣。

一般情況下,最小正交二乘法聚類中心點的位置是給定的,因此比較適合分布相對規律的數據。而K-means聚類演算法則會自主選取聚類中心,進行無監督分類學習,從而完成空間映射關系。

RBF網路特點

RBF網路能夠逼近任意非線性的函數(因為使用的是一個局部的激活函數。在中心點附近有最大的反應;越接近中心點則反應最大,遠離反應成指數遞減;就相當於每個神經元都對應不同的感知域)。

可以處理系統內難以解析的規律性,具有很好的泛化能力,並且具有較快的學習速度。

有很快的學習收斂速度,已成功應用於非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。

當網路的一個或多個可調參數(權值或閾值)對任何一個輸出都有影響時,這樣的網路稱為全局逼近網路。由於對於每次輸入,網路上的每一個權值都要調整,從而導致全局逼近網路的學習速度很慢,比如BP網路。

2. 神經網路演算法概念

神經網路可以通過大量實際駕駛行為數據中學習避障,提取在路徑規劃中隱含的、難以人工設計的特徵。

3. 神經網路演算法是什麼

Introction
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神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞,但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。

「神經網路」這個詞實際是來自於生物學,而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路(ANNs)」。在本文,我會同時使用這兩個互換的術語。

一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞(組成我們大腦的微小細胞)所組成,它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題:我們對生物學上的神經網路知道的不多!因此,不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同,我們所知道的只是神經元基本的結構。

The neuron
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雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元,但它們大部份都是基於基本神經元的特別細胞。基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負責神經元之間的連接,它們不是直接物理上連接的,而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。然後這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。最後,dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses,再繼續下一個循環。

如同生物學上的基本神經元,人工的神經網路也有基本的神經元。每個神經元有特定數量的輸入,也會為每個神經元設定權重(weight)。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然後,神經元會計算出權重合計值(net value),而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值(threshold),而當權重合計值大於臨界值時,神經元會輸出1。相反,則輸出0。最後,輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩餘的計算。

Learning
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正如上述所寫,問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢?世界上有很多不同的訓練方式,就如網路類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓練模式。

由於結構體系的不同,訓練的規則也不相同,但大部份的規則可以被分為二大類別 - 監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要「教師」告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然後訓練規則會調整所有需要的權重值(這是網路中是非常復雜的),而整個過程會重頭開始直至數據可以被網路正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監管方式的規則無需教師,因為他們所產生的輸出會被進一步評估。

Architecture
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在神經網路中,遵守明確的規則一詞是最「模糊不清」的。因為有太多不同種類的網路,由簡單的布爾網路(Perceptrons),至復雜的自我調整網路(Kohonen),至熱動態性網路模型(Boltzmann machines)!而這些,都遵守一個網路體系結構的標准。

一個網路包括有多個神經元「層」,輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層(因為用戶看不見這些層,所以見做隱蔽層)。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層,而用戶則可以看到最終結果。現在,為免混淆,不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。對於不同神經網路的更多詳細資料可以看Generation5 essays

盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構,但我們還不清楚神經網路實際做些什麼。

The Function of ANNs
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神經網路被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯想式。分類式網路可以接受一組數,然後將其分類。例如ONR程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類(類別是由所提供的訓練決定的)。更多實際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達,該雷達可以分別出車輛或樹。

聯想模式接受一組數而輸出另一組。例如HIR程序接受一個『臟』圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用於復雜的應用程序,如簽名、面部、指紋識別等。

The Ups and Downs of Neural Networks
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神經網路在這個領域中有很多優點,使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經網路可以處理例外及不正常的輸入數據,這對於很多系統都很重要(例如雷達及聲波定位系統)。很多神經網路都是模仿生物神經網路的,即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經網路也得助於神經系統科學的發展,使它可以像人類一樣准確地辨別物件而有電腦的速度!前途是光明的,但現在...

是的,神經網路也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬體。神經網路的力量源自於以並行方式處理資訊,即是同時處理多項數據。因此,要一個串列的機器模擬並行處理是非常耗時的。

神經網路的另一個問題是對某一個問題構建網路所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮:訓練的演算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等,還有其它更多因素。因此,隨著時間越來越重要,大部份公司不可能負擔重復的開發神經網路去有效地解決問題。

NN 神經網路,Neural Network
ANNs 人工神經網路,Artificial Neural Networks
neurons 神經元
synapses 神經鍵
self-organizing networks 自我調整網路
networks modelling thermodynamic properties 熱動態性網路模型

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
網格演算法我沒聽說過
好像只有網格計算這個詞

網格計算是伴隨著互聯網技術而迅速發展起來的,專門針對復雜科學計算的新型計算模式。這種計算模式是利用互聯網把分散在不同地理位置的電腦組織成一個「虛擬的超級計算機」,其中每一台參與計算的計算機就是一個「節點」,而整個計算是由成千上萬個「節點」組成的「一張網格」, 所以這種計算方式叫網格計算。這樣組織起來的「虛擬的超級計算機」有兩個優勢,一個是數據處理能力超強;另一個是能充分利用網上的閑置處理能力。簡單地講,網格是把整個網路整合成一台巨大的超級計算機,實現計算資源、存儲資源、數據資源、信息資源、知識資源、專家資源的全面共享。

4. 神經網路演算法原理

4.2.1 概述

人工神經網路的研究與計算機的研究幾乎是同步發展的。1943年心理學家McCulloch和數學家Pitts合作提出了形式神經元的數學模型,20世紀50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函數的概念提出了神經網路的一種數學模型,1986年,Rumelhart及LeCun等學者提出了多層感知器的反向傳播演算法等。

神經網路技術在眾多研究者的努力下,理論上日趨完善,演算法種類不斷增加。目前,有關神經網路的理論研究成果很多,出版了不少有關基礎理論的著作,並且現在仍是全球非線性科學研究的熱點之一。

神經網路是一種通過模擬人的大腦神經結構去實現人腦智能活動功能的信息處理系統,它具有人腦的基本功能,但又不是人腦的真實寫照。它是人腦的一種抽象、簡化和模擬模型,故稱之為人工神經網路(邊肇祺,2000)。

人工神經元是神經網路的節點,是神經網路的最重要組成部分之一。目前,有關神經元的模型種類繁多,最常用最簡單的模型是由閾值函數、Sigmoid 函數構成的模型(圖 4-3)。

儲層特徵研究與預測

以上演算法是對每個樣本作權值修正,也可以對各個樣本計算δj後求和,按總誤差修正權值。

5. 神經網路是什麼

神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵,進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度,通過調整內部大量節點之間相互連接的關系,從而達到處理信息的目的。

生物神經網路主要是指人腦的神經網路,它是人工神經網路的技術原型。人腦是人類思維的物質基礎,思維的功能定位在大腦皮層,後者含有大約10^11個神經元,每個神經元又通過神經突觸與大約103個其它神經元相連,形成一個高度復雜高度靈活的動態網路。作為一門學科,生物神經網路主要研究人腦神經網路的結構、功能及其工作機制,意在探索人腦思維和智能活動的規律。

人工神經網路是生物神經網路在某種簡化意義下的技術復現,作為一門學科,它的主要任務是根據生物神經網路的原理和實際應用的需要建造實用的人工神經網路模型,設計相應的學習演算法,模擬人腦的某種智能活動,然後在技術上實現出來用以解決實際問題。因此,生物神經網路主要研究智能的機理;人工神經網路主要研究智能機理的實現,兩者相輔相成。

(5)神經網路演算法是什麼擴展閱讀:

神經網路的研究內容相當廣泛,反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面:

1、生物原型

從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

2、建立模型

根據生物原型的研究,建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

3、演算法

在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型,以實現計算機模擬或准備製作硬體,包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

神經網路用到的演算法就是向量乘法,並且廣泛採用符號函數及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性,是神經網路的幾個基本優點,也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。

6. 什麼是神經網路共識演算法

BP(Back Propagation)網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路,是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值,使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。

7. 機器學習演算法之神經網路

在學習了機器學習的相關知識以後,我們知道其中的演算法有很多種,比如回歸演算法、K近鄰演算法等等,這些都是需要大家掌握的演算法,而神經網路演算法是一個十分實用的演算法,在這篇文章中我們就給大家介紹一下機器學習演算法中的神經網路演算法知識。
那麼什麼是神經網路演算法呢?其實神經網路也稱之為人工神經網路,簡單就是ANN,而演算法是80年代機器學習界非常流行的演算法,不過在90年代中途衰落。現在,隨著深度學習的發展,神經網路再次出現在大家的視野中,重新成為最強大的機器學習演算法之一。而神經網路的誕生起源於對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經網路來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經網路進行機器學習的實驗,發現在視覺與語音的識別上效果都相當好。
那麼神經網路的學習機理是什麼呢?簡單來說,就是分解與整合。我們可以通過一個例子進行解答這個問題,比如說,我們可以把一個正方形分解為四個折線進入視覺處理的下一層中。四個神經元分別處理一個折線。每個折線再繼續被分解為兩條直線,每條直線再被分解為黑白兩個面。於是,一個復雜的圖像變成了大量的細節進入神經元,神經元處理以後再進行整合,最後得出了看到的是正方形的結論。這就是大腦視覺識別的機理,也是神經網路工作的機理。
那麼神經網路的邏輯架構是什麼呢?其實一個簡單的神經網路的邏輯架構分成輸入層,隱藏層,和輸出層。輸入層負責接收信號,隱藏層負責對數據的分解與處理,最後的結果被整合到輸出層。每層中的一個圓代表一個處理單元,可以認為是模擬了一個神經元,若干個處理單元組成了一個層,若干個層再組成了一個網路,這就是所謂的神經網路知識。
當然,在神經網路中,其實每一個處理單元事實上就是一個邏輯回歸模型,邏輯回歸模型接收上層的輸入,這樣,把模型的預測結果作為輸出傳輸到下一個層次。這些過程,神經網路可以完成非常復雜的非線性分類。在神經網路在圖像識別領域的一個著名應用,而這個程序叫做LeNet,是一個基於多個隱層構建的神經網路。通過LeNet可以識別多種手寫數字,並且達到很高的識別精度與擁有較好的魯棒性。這也是神經網路中最著名的應用。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於神經網路的相關知識,通過這些知識我們可以更好地了解神經網路演算法。當然,我們要想了解機器學習還需要掌握更多的演算法。

8. 神經網路演算法的三大類分別是

神經網路演算法的三大類分別是:

1、前饋神經網路:

這是實際應用中最常見的神經網路類型。第一層是輸入,最後一層是輸出。如果有多個隱藏層,我們稱之為「深度」神經網路。他們計算出一系列改變樣本相似性的變換。各層神經元的活動是前一層活動的非線性函數。

2、循環網路:

循環網路在他們的連接圖中定向了循環,這意味著你可以按照箭頭回到你開始的地方。他們可以有復雜的動態,使其很難訓練。他們更具有生物真實性。

循環網路的目的是用來處理序列數據。在傳統的神經網路模型中,是從輸入層到隱含層再到輸出層,層與層之間是全連接的,每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網路對於很多問題卻無能無力。

循環神經網路,即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中,即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的,並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。

3、對稱連接網路:

對稱連接網路有點像循環網路,但是單元之間的連接是對稱的(它們在兩個方向上權重相同)。比起循環網路,對稱連接網路更容易分析。

這個網路中有更多的限制,因為它們遵守能量函數定律。沒有隱藏單元的對稱連接網路被稱為「Hopfield 網路」。有隱藏單元的對稱連接的網路被稱為玻爾茲曼機。

(8)神經網路演算法是什麼擴展閱讀:

應用及發展:

心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制,弄清人腦功能的機理,建立人類認知過程的微結構理論。

生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展,同時也寄希望於臨床醫學的新突破;信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決不能解決或解決起來有極大困難的大量問題,構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。

9. 卷積神經網路演算法是什麼

一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習(representation learning)能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類(shift-invariant classification),因此也被稱為「平移不變人工神經網路(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)」。

卷積神經網路的連接性:

卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接(sparse connection),即相比於前饋神經網路中的全連接,卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分,而非全部神經元相連。具體地,卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素(神經元)都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果,提高了網路結構的穩定性和泛化能力,避免過度擬合,同時,稀疏連接減少了權重參數的總量,有利於神經網路的快速學習,和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數,該性質被稱為權重共享(weight sharing)。權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分,後者雖然使用了稀疏連接,但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣,減少了卷積神經網路的參數總量,並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下,卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗(pirior),即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0(但感受野可以在空間移動);且在一個通道內,所有神經元的權重系數相同。

10. 什麼是神經網路演算法

神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞,但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。

「神經網路」這個詞實際是來自於生物學,而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路(ANNs)」。在本文,我會同時使用這兩個互換的術語。

一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞(組成我們大腦的微小細胞)所組成,它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題:我們對生物學上的神經網路知道的不多!因此,不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同,我們所知道的只是神經元基本的結構。

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