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人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。 展开全文
人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。
信息
外文名
artificial neural network
别    称
ANN
应用学科
人工智能
中文名
人工神经网络
适用领域范围
模式分类
人工神经网络神经元
如图所示a1~an为输入向量的各个分量w1~wn为神经元各个突触的权值b为偏置f为传递函数,通常为非线性函数。以下默认为hardlim()t为神经元输出数学表示 t=f(WA'+b)W为权向量A为输入向量,A'为A向量的转置b为偏置f为传递函数可见,一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后,经一个非线性传递函数得到一个标量结果。单个神经元的作用:把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分(称之为判断边界),给定一个输入向量,神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。该超平面的方程: Wp+b=0W权向量b偏置p超平面上的向量
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  • 人工神经网络 ANN

    2018-09-27 14:10:25
    本文参考人工神经网络ANN 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是深度学习的基础。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期望能够实现人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中...

    卷积神经网络CNN图解

    本文参考人工神经网络ANN

    神经网络是一门重要的机器学习技术。它是深度学习的基础。
    神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期望能够实现人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。


    前言

    让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层,绿色的是输出层,紫色的是中间层(也叫隐藏层)。输入层有3个输入单元,隐藏层有4个单元,输出层有2个单元。后文中,我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。
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    在开始介绍前,有一些知识可以先记在心里:

    – 设计一个神经网络时,输入层与输出层的节点数往往是固定的,中间层则可以自由指定;
    – 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向,跟训练时的数据流有一定的区别;
    – 结构图里的关键不是圆圈(“神经元”),而是连接线(“神经元”之间的连接)。每个连接线对应一个不同的权重(权值),这是需要训练得到的。

    神经元

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    神经元模型是一个包含输入输出计算功能 的模型。
    输入可以类比为神经元的树突,而输出可以类比为神经元的轴突,计算则可以类比为细胞核。

    下图是一个典型的神经元模型:包含有3个输入,1个输出,以及2个计算功能。注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。
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    连接

    连接是神经元中最重要的东西,每一个连接上都有一个权重。

    一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。

    我们使用a来表示输入,用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解:在初端,传递的信号大小仍然是a,端中间有加权参数w,经过这个加权后的信号会变成aw,因此在连接的末端,信号的大小就变成了aw。

    在其他绘图模型里,有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里,每个有向箭头表示的是值的加权传递!
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    神经元计算

    如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示,并且写出输出的计算公式的话,就是下图。
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    可见z是在输入和权值的线性加权和叠加了一个函数g的值。在MP模型里,函数g是sgn函数(取符号函数)。这个函数当输入大于0时,输出1,否则输出0。

    下面对神经元模型的图进行一些扩展。首先将sum函数与sgn函数合并到一个圆圈里,代表神经元的内部计算。最后说明,一个神经元可以引出多个代表输出的有向箭头,但值都是一样的

    神经元可以看作一个计算与存储单元。
    计算是神经元对其输入进行计算功能。存储是神经元会暂存计算结果,并传递到下一层。
    在这里插入图片描述

    机器学习模型训练的目的,就是使得参数尽可能的与真实的模型逼近。具体做法是这样的:首先给所有参数赋上随机值。我们使用这些随机生成的参数值,来预测训练数据中的样本。

    样本的预测目标为 ypy_p,真实目标为 yy。那么,定义一个值 lossloss,计算公式如下
    loss=(ypy)2loss = (y_p - y)^2

    这个值称之为损失(loss),我们的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小。

    如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到yp中(因为有z=yp),那么我们可以把损失写为关于参数(parameter)的函数,这个函数称之为损失函数(loss function)。下面的问题就是求:如何优化参数,能够让损失函数的值最小。

    此时这个问题就被转化为一个优化问题。一个常用方法就是高等数学中的求导,但是这里的问题由于参数不止一个,求导后计算导数等于0的运算量很大,所以一般来说解决这个优化问题使用的是梯度下降算法。梯度下降算法每次计算参数在当前的梯度,然后让参数向着梯度的反方向前进一段距离,不断重复,直到梯度接近零时截止。一般这个时候,所有的参数恰好达到使损失函数达到一个最低值的状态。

    在神经网络模型中,由于结构复杂,每次计算梯度的代价很大。因此还需要使用反向传播算法。反向传播算法是利用了神经网络的结构进行的计算。不一次计算所有参数的梯度,而是从后往前。首先计算输出层的梯度,然后是第二个参数矩阵的梯度,接着是中间层的梯度,再然后是第一个参数矩阵的梯度,最后是输入层的梯度。计算结束以后,所要的两个参数矩阵的梯度就都有了。

    反向传播算法可以直观的理解为下图。梯度的计算从后往前,一层层反向传播。前缀E代表着相对导数的意思。
      
    优化问题只是训练中的一个部分。机器学习问题之所以称为学习问题,而不是优化问题,就是因为它不仅要求数据在训练集上求得一个较小的误差,在测试集上也要表现好。因为模型最终是要部署到没有见过训练数据的真实场景。提升模型在测试集上的预测效果的主题叫做泛化(generalization),相关方法被称作正则化(regularization)。神经网络中常用的泛化技术有权重衰减等。

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    目录

    ANN/DNN深度神经网络算法的简介

    1、DNN VS 人类大脑

    1、ANN的四个特性和三个优点

    ANN/DNN深度神经网络算法的经典案例


     

    ANN/DNN深度神经网络算法的简介

              人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

              ANN的基本过程可以概述如下:外部刺激通过神经末梢,转化为电信号,传导到神经细胞(又叫神经元);无数神经元构成神经中枢;神经中枢综合各种信号做出判断;人体根据神经中枢的指令,对外部刺激做出反应。其过程表述如上图所示。

              人工神经网络经历了漫长的发展阶段。最早是上个世纪六十年代提出的“人造神经元”模型,叫做“感知器”(perceptron)。感知机模型,是机器学习二分类问题中的一个非常简单的模型。它的基本结构如下图所示:

              随着反向传播算法最大池化(max-pooling)等技术的发明,神经网络进入了飞速发展的阶段。神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。典型的人工神经网络具有以下三个部分:

    • 结构(Architecture)结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。
    • 激励函数(Activity Rule)大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则,来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。
    • 学习规则(Learning Rule)指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。

             一个典型的人工神经网络结构如下图所示

     

    1、DNN VS 人类大脑

    1、ANN的四个特性和三个优点

              人工神经网络具有四个基本特征:非线性、非局限性、非常定性非凸性
              人工神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面:具有自学习功能、具有联想存储功能和具有高速寻找最优解的能力。

     

     

    ANN/DNN深度神经网络算法的经典案例

    相关案例非常多,请自行查询本博客文章即可!

     

     

     

     

     

     

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    链接文章:机器学习基础须知、神经网络建模实践,其他博文

    人工神经网络ANN

    0、感知机:包括输入节点、输出节点两部分,输入节点和输出节点用一个表示权重的值连接。感知机的输出值是计算输入节点的加权和,减去一个偏置项,然后使用一个激活函数将计算结果转化为一个信号值输出。(值的计算表达式上等同于线性SVM和多元线性回归,直观上很好理解。)

    用数学的形式表达为 y=sign(wj*xj +…+w2*x2+w1*x1 -t),其中sign函数代表一个激活函数,可以是符号函数、双曲正切函数、信号函数、逻辑函数等。用向量的形式表达为:y=sign(w.x),其中权重向量w=(wj,..,w2,w1,-t), 输入向量x=(xj,..,x2,x1,1)。它是线性的,决策边界是一个线性超平面。

    训练感知机的过程就是调整权重向量w使输出结果值匹配原结果值的过程。训练过程最主要的步骤就是权重更新公式。利用前一步得到的权重值加上真实值和预测值的误差项的一个比例,但是需要有一个学习率作为系数来控制每次调整的步长。学习率介于0-1之间,越接近0 ,说明新的权重受迭代前权重的影响较大,越接近1,说明新的权重受本次迭代计算的影响较大。可以使用自使用的学习率,在前期迭代中数值大些,后期迭代中慢慢变小。类似但作用不同于优化算法中模拟退火算法中的温度的变化。

    感知机学习算法可以找到一个线性可分数据集的最优解,如果数据集不是线性可分的,没有一个超平面能将数据集分开,那么一个感知机是做不到的。但是可以用多层感知机或非线性SVM解决。

    1、多层人工神经网络:在输入层和输出层之间有多层隐藏节点,隐藏层节点和输出节点可以使用不同类型的激活函数。

    前馈神经网络中,一层节点只与下一层的节点连接。感知机是单层前馈神经网络。在递归神经网络中,节点可以和同层或者前一层的节点连接。

    ANN模型的权重学习就是找到一个算法使得在足够的训练样本下,权重向量能收敛到一个正确解。即ANN学习算法的目标是寻找权重向量w,使得误差平方和E(w)最小。

    不同于单层感知机的权重更新公式,神经网络ANN模型使用梯度下降法更新权重。反向传播算法用来解决隐藏层的梯度下降问题。本质上等同于复合函数求导问题。

    反向传播算法包括两部分,forward阶段和backward阶段。向前的阶段,根据当前迭代的权重值从前向后逐层计算每层神经网络节点的值。向后的阶段,根据下一层节点的计算值与预期值,利用上述的梯度下降法来反向逐层更新权重值。这里求第k层的梯度就是复合函数求导的过程了。

    2、设计一个ANN模型需要思考清楚以下几点:(1)确定有多少输入节点,为数值型、二元性、分类性等不同类型的输入变量设计输入节点表达和个数。(2)确定有多少输出节点,一个二分类问题设计一个输出节点就足够了,对于有k个分类的问题,可能需要设计k个输出节点。(3)选择好网络拓扑结构,有多少隐藏层和隐藏节点,是前馈的还是递归的神经网络结构。(4)训练之前需要给权重一个初始值,可以使用随机指定的方式。(5)训练集中对于缺失值的情况要删除或者用插值法替换成可能值。

    3、ANN模型的特点:(1)具有至少一层隐藏层的多层神经网络是普适近似的,即可以近似任何目标函数。(2)ANN模型可以节点冗余特征问题,在权重值学习过程中,冗余特征的权重会变得很小。(3)模型对于训练集中存在的噪声非常敏感。可以使用验证集来确定泛化误差。(4)使用梯度下降法更新权重可能使得解陷入一个局部最小解。可以在权重更新公式中增加一个动量项来避免这个问题。(5)训练一个ANN模型需要挺长的时间,尤其是隐藏层比较多的时候。但是一旦模型训练好,用来做分类是很快的。

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  • 神经网络ANN分类器及OpenCV实现 https://blog.csdn.net/xukaiwen_2016/article/details/53293465

    神经网络ANN分类器及OpenCV实现  

    https://blog.csdn.net/xukaiwen_2016/article/details/53293465

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