精华内容
下载资源
问答
  • 2)如何确定每个中间层神经元数量? 神经网络模型有个重要的定理,就是万能逼近原理,它指的是存在一个足够大的网络能够达到我们所希望的任意精度。不过这个定理没有给出具体计算网络层神经元的方法。 ...

    ​导

    对于机器学习初学者而言,对这样两个问题会比较困惑:1) 给定神经网络,如何确定中间层数数?2)如何确定每个中间层的神经元数量?

    神经网络模型有个重要的定理,就是万能逼近原理,它指的是存在一个足够大的网络能够达到我们所希望的任意精度。不过这个定理没有给出具体计算网络层数和神经元个数的方法。

    真正了解哪种架构最有效以及最暴力的唯一方法是尝试所有架构,然后选择最佳架构。然而对于神经网络而言,这非常困难,因为每种模型都需要花费很多时间来训练。有种做法是先训练一个过大的模型,然后通过消除对网络没有太大贡献的权重来修剪模型。

    实际上,没有通用的确定网络层数和神经元个数的方法。不过我们可以从下面两个略抽象的方面来间接探讨这个问题。

    01

    更深的网络模型

    更深的网络模型意味着模型拥有更多的中间层(隐藏层)。它的作用是允许模型计算更复杂的特征。例如,在卷积神经网络中,模型前几层代表“低级”特征,例如边缘;最后几层代表“高级”特征,例如面部,身体部位等。对于非结构化数据而言(例如图像),较深的模型会充分挖掘数据的高层次复杂特征。

    02

    更宽的网络模型

    模型层数多(更深)意味着可以创建更复杂的特征,模型更宽(单层神经元数量多)则意味着可以创建更多的特征。某些问题只需要提取数据简单的特征,不过会需要很多这样简单的特征,这样更宽的模型就会派上用场。通常,到网络末端的维度越来越窄,由于复杂的特征比简单的特征承载更多的信息,因此网络偏末端更需要体现模型的深度而不是宽度。

    END

     

    扫描关注实用AI客栈

    获取最新AI资讯与实战案例

     

    展开全文
  • 文章目录Mnist识别模糊手写数字一,导入...定义反向传播的结构四,训练模型并输出中间状态参数五,测试模型六,保存模型七,读取模型 Mnist识别模糊手写数字 一,导入mnist数据集 介绍mnist数据集 网址连接 手动...

    Mnist识别模糊手写数字

    一,导入mnist数据集

    简介mnist数据集(内含网盘数据集):https://blog.csdn.net/RObot_123/article/details/103220099

    手动下载网址(官网):http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
    在这里插入图片描述

    1.利用tensorflow下载mnist数据集

    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    

    上面代码能自动下载mnist数据集到代码目录的“MNIST_data”文件夹下

    2.查看数据集里的内容

    print ('输入数据打印:',mnist.train.images)
    print ('输入数据打印shape:',mnist.train.images.shape)
    
    import pylab 
    im = mnist.train.images[1]
    im = im.reshape(-1,28)
    pylab.imshow(im)
    pylab.show()
    
    
    print ('输入数据打印shape:',mnist.test.images.shape)
    print ('输入数据打印shape:',mnist.validation.images.shape)
    

    输出信息如下:
    在这里插入图片描述

    序号 内容
    1 解压数据集
    2 打印解压的图片信息
    3 打印图片shape
    4 显示训练集中的图-序号1
    5 打印测试数据集与验证数据shape

    有关shape(形状)的介绍:https://blog.csdn.net/RObot_123/article/details/103102627

    二,分析mnist样本特点定义变量

    因为 输入的图片是55000×784个矩阵
    所以 创建一个**[None,784]的占位符x和一个[None,10]的占位符y**
    最后 用feed机制将图片和标签输入进去

    import tensorflow as tf #导入tensorflow库
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    import pylab 
    
    tf.reset_default_graph()
    # 定义占位符
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # mnist data维度长度 28*28=784
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 0-9 数字=> 10 种类别
    

    三,构建模型

    1.定义学习参数

    • 定义权重变量W
    • 定义偏值变量b
    # 定义学习参数
    W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    

    2.定义输出节点

    • softmax分类
    pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # Softmax分类
    

    3.定义反向传播的结构

    • 损失函数:交叉熵函数
    • 设置学习率:0.01
    • 优化器:GradientDescentOptimizer(梯度下降算法)
    # 损失函数
    cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred), reduction_indices=1))
    
    #参数设置
    learning_rate = 0.01
    # 使用梯度下降优化器
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
    

    四,训练模型并输出中间状态参数

    • 训练次数(迭代次数):25
    • 设置批次量:100
    • 显示步长:1
    • 启用Session进行运算处理
    training_epochs = 25
    batch_size = 100
    display_step = 1
    #saver = tf.train.Saver()
    #model_path = "log/521model.ckpt"
    
    # 启动session
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())# Initializing OP
    
        # 启动循环开始训练
        for epoch in range(training_epochs):
            avg_cost = 0.
            total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
            # 遍历全部数据集
            for i in range(total_batch):
                batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
                # Run optimization op (backprop) and cost op (to get loss value)
                _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_xs,
                                                              y: batch_ys})
                # Compute average loss
                avg_cost += c / total_batch
            # 显示训练中的详细信息
            if (epoch+1) % display_step == 0:
                print ("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost))
    
        print( " Finished!")
    

    输出信息:
    在这里插入图片描述

    五,测试模型

    • 输出(pred)与标签(y)进行比较
    • reduce_mean对corrcet_prediction求平均值
        # 测试 model
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
        # 计算准确率
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
        print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
    

    模型准确率:
    在这里插入图片描述

    六,保存模型

    • 建议saver和路径
    • 保存模型
    saver = tf.train.Saver()
    model_path = "log/mnisat_model.ckpt"
    

    调用 saver

      	# Save model weights to disk
        save_path = saver.save(sess, model_path)
        print("Model saved in file: %s" % save_path)
    

    输出信息:
    在这里插入图片描述
    实际保存状况:
    在这里插入图片描述

    七,读取模型

    首先注释掉session会话后的代码,然后将如下代码添加到session里去

    #读取模型
    print("Starting 2nd session...")
    with tf.Session() as sess:
        # Initialize variables
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        # Restore model weights from previously saved model
        saver.restore(sess, model_path)
        
         # 测试 model
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
        # 计算准确率
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
        print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
        
        output = tf.argmax(pred, 1)
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(2)
        outputval,predv = sess.run([output,pred], feed_dict={x: batch_xs})
        print(outputval,predv,batch_ys)
    
        im = batch_xs[0]
        im = im.reshape(-1,28)
        pylab.imshow(im)
        pylab.show()
        
        im = batch_xs[1]
        im = im.reshape(-1,28)
        pylab.imshow(im)
        pylab.show() 
    

    在这里插入图片描述

    八,完整代码

    1.验证数据集(简略)

    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    
    print ('输入数据打印:',mnist.train.images)
    print ('输入数据打印shape:',mnist.train.images.shape)
    
    import pylab 
    im = mnist.train.images[1]
    im = im.reshape(-1,28)
    pylab.imshow(im)
    pylab.show()
    print ('输入数据打印shape:',mnist.test.images.shape)
    print ('输入数据打印shape:',mnist.validation.images.shape)
    

    2.验证数据集2(较详细)

    #导入mnist数据集
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #从网上下载mnist数据集的模块
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot = False) #从指定文件夹导入数据集的数据
    #分析mnist数据集
    print('输入训练数据集数据:',mnist.train.images) #打引导如数据集的数据
    print('输入训练数据集shape:',mnist.train.images.shape) #打印训练数据集的形状
    print('输入测试数据集shape:',mnist.test.images.shape) #用于评估训练过程中的准确度
    print('输入验证数据集shape:',mnist.validation.images.shape) #用于评估最终模型的准确度
    print('输入标签的shape:',mnist.train.labels.shape)
    #展示mnist数据集
    import pylab 
    im = mnist.test.images[6] #train中的第六张图
    im = im.reshape(-1,28)
    pylab.imshow(im)
    pylab.show()
    

    3.识别数据集模糊手写数字

    import tensorflow as tf #导入tensorflow库
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    import pylab 
    
    tf.reset_default_graph()
    # tf Graph Input
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # mnist data维度 28*28=784
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 0-9 数字=> 10 classes
    
    # Set model weights
    W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    
    # 构建模型
    pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # Softmax分类
    
    # Minimize error using cross entropy
    cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred), reduction_indices=1))
    
    #参数设置
    learning_rate = 0.01
    # 使用梯度下降优化器
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
    
    training_epochs = 25
    batch_size = 100
    display_step = 1
    saver = tf.train.Saver()
    model_path = "log/mnist_model.ckpt"
    
    # 启动session
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())# Initializing OP
    
        # 启动循环开始训练
        for epoch in range(training_epochs):
            avg_cost = 0.
            total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
            # 遍历全部数据集
            for i in range(total_batch):
                batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
                # Run optimization op (backprop) and cost op (to get loss value)
                _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_xs,
                                                              y: batch_ys})
                # Compute average loss
                avg_cost += c / total_batch
            # 显示训练中的详细信息
            if (epoch+1) % display_step == 0:
                print ("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost))
    
        print( " Finished!")
    
        # 测试 model
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
        # 计算准确率
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
        print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
    
        # Save model weights to disk
        save_path = saver.save(sess, model_path)
        print("Model saved in file: %s" % save_path)
    
    
    
    ##读取模型
    #print("Starting 2nd session...")
    #with tf.Session() as sess:
    #    # Initialize variables
    #    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    #    # Restore model weights from previously saved model
    #    saver.restore(sess, model_path)
    #    
    #     # 测试 model
    #    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
    #    # 计算准确率
    #    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    #    print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
    #    
    #    output = tf.argmax(pred, 1)
    #    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(2)
    #    outputval,predv = sess.run([output,pred], feed_dict={x: batch_xs})
    #    print(outputval,predv,batch_ys)
    #
    #    im = batch_xs[0]
    #    im = im.reshape(-1,28)
    #    pylab.imshow(im)
    #    pylab.show()
    #    
    #    im = batch_xs[1]
    #    im = im.reshape(-1,28)
    #    pylab.imshow(im)
    #    pylab.show()
    
    
    
    

    上文若有任何错误或不妥欢迎指出,谢谢!

    展开全文
  • LSTM神经元中参数个

    千次阅读 2019-04-23 17:03:30
    LSTM的神经元 1. LSTM简单介绍 上图中间位置就是一个LSTM cell,红框框从左到右,依次是: 忘记门: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入(xtx_{t}xt​)和前一个时刻输出(ht−1h_{t-1}ht−1​)...
    转载资料:https://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9176617.html

    LSTM的神经元个数

    1. LSTM简单介绍

    在这里插入图片描述
    上图中间位置就是一个LSTM cell,红框框从左到右,依次是:
    忘记门层: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入(xtx_{t})和前一个时刻输出(ht1h_{t-1})决定。
    细胞状态: 确定并更新新消息到当前时刻的细胞状态中。
    输出门层: 基于目前的细胞状态决定该时刻的输出。

    2. 简单假设样例

    假设现有一个样本,Shape = (13,5),时间步是13,每个时间步的特征长度是5【我的理解就是现在有13条数据,每条数据用5个字符表示】,如下所示:
    (1)a11a12...a15a21a22...a25..............a131a132...a135 \begin{matrix} a^1_1 & a^2_1 & ... &a^5_1 \\ a^1_2 & a^2_2 & ... &a^5_2 \\ ... & ... & ....& ....& \\ a^1_{13} & a^2_{13} & ... &a^5_{13} \\ \end{matrix} \tag{1}
    使用Keras框架添加LSTM层时,我的设置是这样的keras.layers.LSTM(10),也就是我现在设定,每个时间步经过LSTM后,得到的中间隐向量是10维(意思就是5->10维),13个时间步的数据进去得到的是(13*10)的数据。
    每个时间步对应神经元个数(参数个数)一样,也就是算一个LSTM中神经元个数,算一个事件步中参与的神经元个数即可,下面将对LSTM每个计算部分进行神经元分析。

    3.神经元分析

    3.1 忘记门层在这里插入图片描述

    图中公式的ht1h_{t-1}是上一个状态的隐向量(已设定隐向量长度为10),xtx_t为当前状态的输入(长度为5),那么[ht1,xt][h_{t-1},x_t]的长度就是10+5=15了,WfW_fbfb_f为该层的参数。
    该层输出是中间隐向量的长度(10),经过σ\sigma激活前后的长度不变,只需要考虑σ\sigma里面的操作得到10维特征即可。
    [ht1,xt][h_{t-1},x_t]是(1,15)的向量,与WfW_f相乘得到(1,10)的向量,根据矩阵相乘规律,得到WfW_f是(15,10)的矩阵,得到(1,10)矩阵后,与该门层偏置相加,偏置也应该有相同的形状,即bfb_f也是(1,10)的矩阵。
    即该层参数个数为:
    Neurons1=15×10+10×1=160Neurons_1=15×10+10×1=160

    3.2 细胞状态

    (1)确定更新信息过程
    在这里插入图片描述
    可以看到,这里公式和前面的一样,σ\sigmatanhtanh都是激活函数,不影响参数个数。
    同理这个过程的参数个数为:
    Neurons2=2×15×10+10×1=320Neurons_2=2×(15×10+10×1)=320
    (2)更新过程
    在这里插入图片描述
    公式中的四个值,均是前面计算得到的结果,因此该过程没有参数需要学习。

    3.3 输出层


    一样的公式,参数个数一样,即:
    Neurons3=15×10+10×1=160Neurons_3=15×10+10×1=160

    3.4 总结

    把上面公式总结起来,就是该LSTM的神经元个数了:
    Neuronsall=Neurons1+Neurons2+Neurons3=160+320+160=640Neurons_{all}=Neurons_1+Neurons_2+Neurons_3=160+320+160=640
    一般化:假设你一个样本的特征长度为n,结果该LSTM得到的长度为m,就可以这样计算参数个数:
    Neuronsall=4×((n+m)×m+m)Neurons_{all} = 4×((n+m)×m+m)

    展开全文
  • 神经网络-神经元模型、Hebb学习

    千次阅读 2019-05-07 20:25:56
    简述 人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。...设计一个神经网络时,输入层与输出层的节点往往是固定的,中间层则...

    简述

    人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

    人工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

    人工神经网络是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

    经典人工神经网络结构图 

    1. 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
    2. 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
    3. 结构图里的关键不是圆圈(代表“神经元”),而是连接线(代表“神经元”之间的连接)。每个连接线对应一个不同的权重(其值称为权值),相当于人工神经网络的记忆,这是需要训练得到的。权重不同,结果也不同

    基本特征

    非线性

         线性关系,指量与量之间按比例、成直线的关系,在空间和时间上代表规则和光滑的运动。

         非线性关系不按比例、不成直线的关系,代表不规则的运动和突变

    非局限性

          一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。

    非常定性

          人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

    人工神经网络就像一个黑盒子,用于模拟任意函数。根据一定的训练样本(即所需模拟函数已知的输入和输出关系)神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。即所谓的自学习,自组织和自适应。并且,由于神经网络是采用整体逼近的方式,不会由于个别样本误差而影响整个模型特性,即所谓容错特性

             其实用仿生的例子更容易理解,就像一个婴儿,父母不断教他说话,他最终能学习理解父母语言的意思,并且偶尔父母说错一两个字,孩子也能听懂。

    非凸性

          非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。

    更详细的介绍

    MP模型

    所谓M-P模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。简单点说,它是对一个生物神经元的建模。它实际上是两位科学家的名字的合称,1943年心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts合作提出了这个模型,所以取了他们两个人的名字(McCulloch-Pitts)。

    神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。

    生物神经元的结构

    在谈M-P模型的内容之前,我们先得了解一下人脑中的神经元的结构,然后再研究M-P对人脑的神经元是如何建模的。上图是一张生物神经元的简化示意图。

    神经元在结构上由细胞体、树突、轴突和突触4部分组成。输入可以类比为神经元的树突,输出可以类比为神经元的轴突,计算则可以类比为细胞核。

    模型图

    这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。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值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。

    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a*w,因此在连接的末端,信号的大小就变成了a*w。

    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

    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,也就是取符号函数。这个函数当输入大于0时,输出1,否则输出0。 这样来看好像就是一个二分类了

    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。其次,把输入a与输出z写到连接线的左上方,便于后面画复杂的网络。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。

    1943年发布的MP模型,虽然简单,但已经建立了神经网络大厦的地基。但是,MP模型中,权重的值都是预先设置的,因此不能学习.具体要怎么让学习可以往下看激活函数

     

    神经网络的类型

    神经网络由大量的神经元互相连接而构成,根据神经元的链接方式,神经网络可以分为3大类。

    前馈神经网络 ( Feedforward Neural Networks )

    前馈网络也称前向网络。这种网络只在训练过程会有反馈信号,而在分类过程中数据只能向前传送,直到到达输出层,层间没有向后的反馈信号,因此被称为前馈网络。前馈网络一般不考虑输出与输入在时间上的滞后效应,只表达输出与输入的映射关系;

    感知机( perceptron)与BP神经网络就属于前馈网络。下图是一个3层的前馈神经网络,其中第一层是输入单元,第二层称为隐含层,第三层称为输出层(输入单元不是神经元,因此图中有2层神经元)。
     

     

    反馈神经网络 ( Feedback Neural Networks )

    反馈型神经网络是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络,其结构比前馈网络要复杂得多。反馈神经网络的“反馈”体现在当前的(分类)结果会作为一个输入,影响到下一次的(分类)结果,即当前的(分类)结果是受到先前所有的(分类)结果的影响的。

    典型的反馈型神经网络有:Elman网络和Hopfield网络。

    自组织网络 ( SOM ,Self-Organizing Neural Networks )

    自组织神经网络是一种无导师学习网络。它通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性,自组织、自适应地改变网络参数与结构。

     

    激活函数

    图中X1~Xn是从其它神经元传入的输入信号,Wi1~Win分别是传入信号的权重,θ表示一个阈值,或称为偏置(bias),偏置的设置是为了正确分类样本,是模型中一个重要的参数。神经元综合的输入信号和偏置(符号为-1~1)相加之后产生当前神经元最终的处理信号net,该信号称为净激活或净激励(net activation),激活信号作为上图中圆圈的右半部分f(*)函数的输入,即f(net); f称为激活函数或激励函数(Activation Function),激活函数的主要作用是加入非线性因素,解决线性模型的表达、分类能力不足的问题。上图中y是当前神经元的输出。
    激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征。它决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关。激活函数对输入信息进行非线性变换。 然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。

    为什么要使用激活函数?

    如果激活函数增加了许多复杂性,我们可以不用激活函数吗?

    当然不行!当我们不用激活函数时,权重和偏差只会进行线性变换。线性方程很简单,但解决复杂问题的能力有限。没有激活函数的神经网络实质上只是一个线性回归模型。激活函数对输入进行非线性变换,使其能够学习和执行更复杂的任务。我们希望我们的神经网络能够处理复杂任务,如语言翻译和图像分类等。线性变换永远无法执行这样的任务。

    激活函数使反向传播成为可能,因为激活函数的误差梯度可以用来调整权重和偏差。如果没有可微的非线性函数,这就不可能实现。

    常见的激活函数

    点这里查看····

    Hebb学习律 

    加拿大心理学家Hebb认为人脑神经细胞的突触(也就是连接)上的强度上可以变化的。于是计算科学家们开始考虑用调整权值的方法来让机器学习。这为后面的学习算法奠定了基础。

    Hebb规则假定:当两个细胞同时兴奋时,他们之间的连接强度应该增强,这条规则与“条件反射”学说一致,后来得到了神经细胞学说的证实。

    在ANN中Hebb算法最简单可以描述为:如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号,而且如果两者都处于高激励电平,那么处理单元之间的加权就应当增强。用数学来表示,就是两节点的连接权将根据两节点的激励电平的乘积来改变,即

    Δwij = wij(n + 1) - wij(n) = ηyixj

    举个简单的栗子

    Hebb学习规则能用于和多种神经网络结构组合。在首次讨论Hebb学习时,将采用一种非常简单的结构。这样读者就能够集中研究学习规则而不关注与结构。这里将使用的网络被称为线性联想器

    为了将Hebb假设用于训练神经网络的权值矩阵,那么又如何给出Hebb假设的数学解释呢?

    重述一下该假设:若一条突触两侧的两个神经元同时被激活,那么突触的强度将会增大

    ?α一个称为学习速度的正的常数

    这个等式表明:权???w_ij变化与突触两边的活跃函数值的乘积成比例

    可以把公式简化成如下形式:

     

    这里在严格解释的基础上扩展了Hebb假设,权值的变化与突触每侧活跃值的乘积成比例。因此,权值不仅在      ??p_j??a_i均为正时增大,而且????均为负时也会增大

    另外,只要 ????的符号相反,那么Hebb规则的 这种实现将使得权值减小。

    上式定义的Hebb规则是一种无监督的学习规则,它不需要关于目标输出的任何相关信息。本章只关注用于有监督学习的Hebb规则,并且假定每个输入向量相应的目标输出都是已知的。对于有监督的Hebb规则而言,这里将用目标输出代替实际输出

     

     

    目标输出代替实际输出

     

    展开全文
  • 神经元与权重

    千次阅读 2018-06-17 14:26:31
    让我们来看一个经典的神经网络。...图2 神经网络结构图 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...
  • 神经网络浅讲:从神经元到深度学习 参考文章:https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 前言 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。 这是一个包含三个层次的神经...
  • disp('中间层神经元: 8'); %显示中间层神经元 middle=8; disp('输出层神经元个: 3'); %显示输出层神经元个 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出:'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1];...
  • 一 介绍多层神经网络非常好理解,就是在输入和输出中间多加些神经元,每一可以加多个,也可加很多。下面通过一个例子将异或数据进行分类。二 实例描述通过构建异或规律的数据集作为模拟样本,构建一个简单的多层...
  • 如图,3 层神经网络:输入层(第 0 层)有 2 个神经元,第 1 个隐藏层(第 1 层)有 3 个神经元,第 2 个隐藏层(第 2 层)有 2 个神经元,输出层(第 3 层)有 2 个神经元。 上图中节点“1”表示偏置,节点a1(1)的...
  • 一、全连接神经网络介绍 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC。FC的神经网络中除输入之外的每个节点都和上一的所有节点有连接。...其中输入有3个神经元,...
  • 训练数据由28*28的手写数字的图像组成,输入包含784=28*28个神经元。输入像素是灰度级的,值为0.0表示白色,值为1.0表示黑色,中间数值表示逐渐暗淡的灰色。 Algorithm 神经网络快速入门 PPT Codes mnist_loader...
  • 前馈神经网络一个简单...中间所有节点组成的一叫做隐藏,包含3个神经元。 前馈神经网络与反向传播算法请参考 Feedforward Neural Network手写数字识别MNIST数据集的格式与数据预处理代码input_data.py的讲解请参考
  • 神经网络

    2019-04-07 23:59:13
    神经网络简单了解与计算 图中表示的是一个输入层...bias-偏执(表示本层每个神经元的偏执,每个本层神经元都有一个偏执,就是一个数字) xi代表输入层第i个神经元的值,wij代表连接输入层第i个神经元,本层第j个神...
  • 摘要:通过训练小中间层(small central layer)的多层神经网络(神经元个数小于维数),可以将高维数据(high-dimensional data)转换为低维编码(low-...其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把...
  • 感知机:多输入,单个中间输出,神经元激活函数,输出结果1,-1(适合于二分类):适用范围小。 扩展上述感知机(DNN有时也叫做多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)):1.加入了隐藏,2.输出神经元也...
  • 鸽了太久没更新博客,怪不好意思的!因为博主在写努力写一个简单的神经网络。 为了不让大家对我失望,在此奉献上博主写好的一小段代码!...每神经元 vector<Mat> layer;//定义网络 layer.resize
  • 对图像(不同的数据窗口...中间的过程部分可以理解为一个滤波器,即带着一组固定权重的神经元,多个滤波器的叠加便成了卷积层。 一般而言,深度卷积网络是一又一的。 的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间...
  • 用BP神经网络进行数据聚类

    千次阅读 2020-02-09 20:52:57
    调用matlab自带的工具箱里的函数,调用patternnet函数,设置中间层神经元为10个,输入层神经元个4个,输出层神经元个3个,调用神经网络训练函数对网络进行训练train(net,x,t)。 再可视化网络view(net) ...
  • 神经网络与深度学习

    2019-12-30 21:21:56
    隐藏层:中间层称为隐层,因为这层神经元既不是输入也不是输出。“隐藏”实际上只是“不是输入或输出”的意思。 输出层:最右边的输出层包含输出神经元,在本例中,包含单个输出神经元。 多层网络有时被称为多层...
  • 卷积神经网络的原理深入探讨

    千次阅读 2019-04-13 19:22:42
    在人工的全连接神经网络中,每相邻两之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×2828×28 的手写...
  • 神经网络基本类型

    2019-09-29 12:53:39
    每一层的神经元只接受来自前一层神经元的输入,后面的层对前面层没有信号反馈。输入模式经过各层的顺序传播,最后在输出层上得到输出。这类网络结构通常适于预测、模式识别及非线性函数逼近,一般典型的前向神...
  • 神经网络入门

    2018-03-22 20:59:21
     首先来看神经网络长什么样子:神经网络 图中表示的是一个输入层是4,中间层为3,输出层2的神经网络,每个圈表示一个神经元,比如,,等都是神经元。上图是一个的神经网络。实际网络可以有任意的输入,任意的中间层...
  • 在此种神经网络中,各神经元可以接收前一层神经元的信号,并产生输出到下一层。第0层叫输入层,最后一层叫输出层,其他中间层叫做隐含层(或隐藏层、隐层)。隐层可以是一层。也可以是多层。 MNIST数据集 大多数...
  • 前言 论文“Reducing the Dimensionality ofData ...摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自...
  • 注意:图 3-1 中的网络一共由 3 层神经元构成,但实质上只有 2 层神经元有权重,因此将其称为“2 层网络”。请注意,有的书也会根据构成网络的层,把图 3-1 的网络称为“3 层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层...
  • ——神经网络结构 设计一个神经网络时,输入层与输出层的节点往往是固定的,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...
  • 设计一个神经网络时,输入层与输出层的节点往往是固定的,中间层则可以自由设置。 在设计一个神经网络时,输入层的节点需要与特征的维度匹配,输出层的节点要与目标的维度匹配。而中间层的节点,却是由设计...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 8
收藏数 160
精华内容 64
关键字:

中间层神经元数