精华内容
下载资源
问答
  • 本次主要实践利用反馈神经网络做多分类,包括图片数据可视化,模型训练,模型评估,隐藏层可视化

    本次主要实践利用反馈神经网络做多分类,包括图片数据可视化,模型训练等,反馈神经部分主要参考该博主的文章,在此感谢

    • 读取数据和可视化
    import numpy as np #导入数值计算模块
    import scipy.io as sio #导入scipy的io类用来加载matlab文件
    data = sio.loadmat("CourseraML/ex3/data/ex3data1.mat")  #读取matlab图片数据
    X, y = data["X"], data["y"] #拆分特征和标签
    #X = np.insert(X, 0, 1, axis = 1) #增加截距列
    #print(X.shape, np.unique(y)) #(5000, 401) [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
    
    from PIL import Image
    import matplotlib.cm as cm #Used to display images in a specific colormap
    import matplotlib.pyplot as plt
    import random
    random_samples = [random.randint(0,5000) for _ in range(10)] #从5000个样本随机抽100个
    print(random_samples)
    def dispData(): #数据可视化
        fig = plt.figure(figsize = (6, 6)) #新建画布
        height, width = 20, 20
        rows, cols = 10, 10
        palette = np.zeros((height*rows, width*cols)) #200*200画板    
        for col in range(cols):
            for row in range(rows):
                palette[height*col:height*col+height, width*row:width*row+width]= X[random.sample(random_samples, 1)].reshape(height, width).T
        Img = Image.fromarray((palette * 5).astype('uint8'),mode = "L") #清晰图像,通过系数5调节清晰度
        plt.imshow(Img,cmap = cm.Greys_r)
    
    dispData()
    

    图片数据可视化

    • 标签编码
    def encoder(myy): #定义标签编码函数
        temp =[] #5000个标签,每个标签10维
        for i in myy:
            yi = np.zeros(10)
            yi[i-1] = 1
            temp.append(yi)
        return np.array(temp)
    y_encoded = encoder(y)
    #print(y[2000], y_encoded[2000]) #5000*10
    
    • 激活函数与向前传播
    def sigmoid(z): #定义激活函数
        return 1/( 1 + np.exp(-z))
    
    def forwardPropagation(myx, mytheta1, mytheta2): #定义向前传播函数
        a1 = np.insert(myx, 0, 1, axis =1)
        z2 = np.dot(a1, mytheta1.T)
        a2 = np.insert(sigmoid(z2), 0, 1, axis=1)
        z3 = np.dot(a2, mytheta2.T)
        h = sigmoid(z3)
        return a1, z2, a2, z3, h  
    
    • 反馈传播
    def sigmoid_gradient(z): #定义激活函数的导数
        return np.multiply(sigmoid(z), (1-sigmoid(z)))
    
    def backPropagation(params, input_size, hidden_size, num_labels, myX, myy, l): #定义反向传播函数
        m = myX.shape[0]
        X = np.matrix(myX)
        y = np.matrix(myy)
        theta1 = np.matrix(np.reshape(params[:hidden_size*(input_size + 1)], (hidden_size, (input_size + 1))))
        theta2 = np.matrix(np.reshape(params[hidden_size * (input_size + 1):], (num_labels, (hidden_size + 1))))
        
        a1, z2, a2, z3, h = forwardPropagation(X, theta1, theta2) #向前传播
        
        J = 0
        delta1 = np.zeros(theta1.shape)
        delta2 = np.zeros(theta2.shape)
        for i in range(m):
            term1  = np.multiply(-y[i,:], np.log(h[i,:]))
            term2 = np.multiply((1-y[i,:]), np.log(1-h[i,:]))
            J += np.sum(term1 - term2)
            
        J = J/m
        J += 1/(2*m)*(np.sum(np.power(theta1[:,1:], 2)) + np.sum(np.power(theta2[:,1:], 2))) #添加正则项
        
        for t in range(m):
            a1t = a1[t, :] # (1, 401)
            z2t = z2[t, :] # # (1, 25)
            a2t = a2[t, :] ## (1, 26)
            
            ht = h[t, :] # (1, 10)
            yt = y[t, :] # (1, 10)
            
            d3t = ht - yt # (1, 10)
            
            z2t = np.insert(z2t, 0, 1, axis = 1)
            d2t = np.multiply((theta2.T*d3t.T).T, sigmoid_gradient(z2t))
            
            delta1 = delta1 +(d2t[:,1:]).T*a1t
            delta2 = delta2 + d3t.T*a2t
            
        delta1 = delta1/m
        delta2 = delta2/m
            
        delta1[:,1:] = delta1[:, 1:] + (theta1[:, 1:]*1)/m 
        delta2[:,1:] = delta2[:, 1:] + (theta2[:, 1:]*1)/m
        grad = np.concatenate((np.ravel(delta1), np.ravel(delta2)))
        return J, grad   
    
    • 参数初始化与各层维度验证
    input_size = 400
    hidden_size = 25
    num_labels = 10
    l = 1
    
    params = (np.random.random(size=hidden_size * (input_size + 1) + num_labels * (hidden_size + 1))-0.5)*0.25 # 随机初始化完整网络参数
    
    m = X.shape[0]
    X = np.matrix(X)
    y = np.matrix(y)
    
    # 将参数数组解开为每个层的参数矩阵
    theta1 = np.matrix(np.reshape(params[:hidden_size * (input_size + 1)], (hidden_size, (input_size + 1))))
    theta2 = np.matrix(np.reshape(params[hidden_size * (input_size + 1):], (num_labels, (hidden_size + 1))))
    print(theta1.shape, theta2.shape)
    
    a1, z2, a2, z3, h = forwardPropagation(X, theta1, theta2)
    print(a1.shape, z2.shape, a2.shape, z3.shape, h.shape)
    
    • 最优化参数
    from scipy.optimize import minimize         
    
    fmin = minimize(fun = backPropagation, x0 = params, args = (input_size, hidden_size, num_labels, X, y_encoded, l), 
                   method = "TNC", jac = True, options = {"maxiter":1000})
    
    X = np.matrix(X)
    theta1 = np.matrix(np.reshape(fmin.x[:hidden_size*(input_size + 1)], (hidden_size, (input_size + 1)))) #(25, 401)
    theta2 = np.matrix(np.reshape(fmin.x[hidden_size * (input_size + 1):], (num_labels, (hidden_size + 1)))) #(10, 26)
    
    a1, z2, a2, z3, h = forwardPropagation(X, theta1, theta2)
    y_pred = np.argmax(h, axis =1)+1
    #print(y_pred)
    
    • 评估
    y_pred = [x if x else 10 for x in y_pred]
    
    n_correct, n_total = 0, 0 #正确数,总数
    for row in range(len(y_pred)):
        n_total +=1 
        if y_pred[row] == y[row]:
            n_correct +=1 #正确数加1
    accuarcy = np.round(n_correct/n_total,3)  
    print("The accuarcy is {}%".format(accuarcy*100))
    

    The accuarcy is 99.6%

    • 隐藏层可视化
    def hiddenVisualization(mytheta): #定义隐藏层可视化函数
        mytheta1, mytheta2 = mytheta[:25*401].reshape(25, 401) , mytheta[25*401:].reshape(10,26)  
        hidden_layer = mytheta1[:,1:] #去掉偏置单元
        
        fig = plt.figure(figsize = (6, 6)) #新建画布
        height, width = 20, 20
        rows, cols = 5, 5
        hidden_palette = np.zeros((height*5, height*5)) #100*100画板    
        for col in range(cols):
            for row in range(rows):
                hidden_palette[height*col:height*col+height, width*row:width*row+width]= hidden_layer[5*row+col].reshape(height, width).T #用抽取出来的样本数据填坑
        Img = Image.fromarray((hidden_palette * 5).astype('uint8'),mode = "L") #清晰图像,通过系数5调节清晰度
        plt.imshow(Img, cmap = cm.Greys_r)
        plt.show()
    hiddenVisualization(fmin.x)
    

    hiddenLayer

    你们能看出什么名堂吗?好像有点意思

    延伸阅读

    机器学习——神经网络多分类

    机器学习——逻辑回归多分类

    机器学习——逻辑回归正则(二)

    机器学习——逻辑回归不正则(一)

    机器学习——多元线性回归模型

    机器学习——单变量线性回归模型

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 神经网络分类 前馈式网络,反馈式网络,图网络 二.前馈网络(Feedforward Neural Network,FNN) 输入:向量或向量序列 包括:全连接前馈神经网络,卷积神经网络 表示:有向无环图 信息传播:朝着一个方向...

    了解名词,以防他人提起,自己不会~


    一.神经网络的分类

    前馈式网络,反馈式网络,图网络

    二.前馈网络(Feedforward Neural Network,FNN)

    输入:向量或向量序列

    包括:全连接前馈神经网络,卷积神经网络

    表示:有向无环图

    信息传播:朝着一个方向(反向传播和这个不是同一个概念)

    三.反馈网络

    输入:向量或向量序列

    包括:循环神经网络,Hopfieid网络,波尔兹曼机

    表示:有向循环图或者无向图

    信息传播:可单向,可双向,可以自己到自己

    神经元:有记忆功能,在不同时刻有不同状态。(为进一步增强网络记忆容量,可映入外部记忆单元和读写机制,以保存网络中间状态,如神经图灵机)

     

    四.图网络

    输入:图结构数据(如:知识图谱,社交网络,分子网络等)

    表示:可有向,可无向

    信息传播:相邻节点或自己

    结点:一个或一组神经元

    展开全文
  • 神经网络模型分类

    千次阅读 2014-12-08 18:48:00
    本文主要介绍一下几种不同类型的神经网络模型,主要有前馈神经网络,反馈神经网络,自组织神经网络,随机神经网络 1.前馈神经网络 1)自适应线性神经网络(Adaline) 自适应线性神经网络(Adaptive Linear,简称...

    本文主要介绍一下几种不同类型的神经网络模型,主要有前馈神经网络,反馈神经网络,自组织神经网络,随机神经网络

    1.前馈神经网络

    1)自适应线性神经网络(Adaline)

    自适应线性神经网络(Adaptive Linear,简称Adaline) 是由威德罗(Widrow)和霍夫(Hoff)首先提出的。它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。它采用的是W—H学习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练。自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想。

    2)单层感知器

    单层感知器(Perceptron)是由美国计算机科学家罗森布拉特(F.Roseblatt)于1957年提出的。它是一个具有单层神经元的网络,由线性阈值逻辑单元所组成。它的输入可以是非离散量,而且可以通过学习而得到,这使单层感知器在神经网络研究中有着重要的意义和地位:它提出了自组织、自学习的思想,对能够解决的问题,有一个收敛的算法,并从数学上给出了严格的证明。

    3)多层感知器

    单层感知器由于只有一个神经元,功能单一,只能完成线性决策或实现“与”、“或”、“非”等单一逻辑函数。多层感知器(Multilayer Perceptron)是在单层感知器的基础上发展起来的,它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。多层感知器克服了单层感知器的许多局限,它的性能主要来源于它的每层结点的非线性特性(节点输出函数的非线性特性)。如果每个结点是线性的,那么多层感知器的功能就和单层感知器一样。

    在人工神经网络中,应用最普遍的是多层前馈网络模型。在1986年,Rumelhant和McClelland提出了多层前馈网络的误差反向传播(Error Back Propagation)学习算法,简称BP算法,这是一种多层网络的逆推学习算法。由此采用BP算法的多层前馈网络也广泛被称为BP网络。

    2.反馈神经网络

    反馈神经网络模型可用一完备的无向图表示。从系统的观点看,反馈神经网络模型是一反馈动力学系统,它具有极复杂的动力学特性。在反馈神经网络模型中,我们关心的是其稳定性,稳定性是神经网络相联存储性质的体现,可以说稳定就意味着完成回忆。从计算的角度讲,反馈神经网络模型具有比前馈神经网络模型更强的计算能力,它包括Hopfield神经网络、海明神经网络和双向联想存储器。

    1)Hopfield神经网络

    1982年,美国神经网络学者霍普菲尔德(J.J.Hopfield)提出了反馈型的全连接神经网络,是一种对记忆功能的较好模拟。Hopfield神经网络的结构特点是:每一个神经元的输出信号通过其它神经元后,反馈到自己的输入端。这种反馈方式有利于通过联想记忆实现最优化,经过分析比较与判断确定最优解决问题的方法。网络状态的演变是一种非线性动力学系统的行为描述过程,作为一种非线性动力学系统,系统从初始化出发后,系统状态经过演变可能发生如下结果:
    a) 渐进稳定形成稳定点,又称为吸引子。
    b) 极限环状态。
    c) 混沌状态。
    d) 发散状态。
    发散状态是不希望看到的。对于人工神经网络而言,由于选取网络的变换函数为一个有界函数,因此系统状态不会演变成发散。

    2)海明神经网络(Hamming)

    海明(Hamming)网络由匹配子网和竞争子网组成。匹配子网在学习阶段将若干类别的样本记忆存储在网络的连接权值中;在工作阶段(回忆阶段),该子网计算输入模式和各个样本模式的匹配程度,并将结果送入竞争子网中,由竞争子网选择出匹配子网中最大的输出。从而,实现了对离散输入模式进行在海明距离最小意义下的识别和分类。

    3)双向联想存储器(BAM)

    双向联想存储器(BAM)是由日本的Kosko提出的一种神经网络模型,它是ART网络模型的一种简化形式, 是一种异联想存储器。它能存储成对的模式(A1B1)(A2,B2),,(AN,BN)。Ai和Bi是不同向量空间中的向量。如果模式A输入到BAM,输出是模式B,且若A与iA最为接近,B就是在BAM所存储的向量iB。 BAM网络模型中的神经元为非线性单元,每个神经元的作用相当于一个非线性函数,这个函数一般取为S型函数:y=11+expx.

    3.自组织神经网络

    1)自适应谐振理论(ART)

    自适应谐振理论(adaptive resonance theory,简称ART)的目的是为人类的心理和认知活动建立一个统一的数学理论。1976年,美国学者Carpenter和Grossberg提出了ART神经网络模型。它是利用生物神经细胞的自兴奋与侧抑制的原理来指导学习,让输入模式通过网络的双向连接权的作用来进行比较与识别,最后使网络对输入模式产生所谓的谐振,因此来完成对输入模式的记忆,并以同样的方式实现网络的回想。当网络已经存储了一定的内容之后,则可用它来进行识别。在识别过程中,如果输入是已记忆的或与已记忆的模式十分相似,则网络会把它回想出来。如果是没有记忆的新模式,则在不影响原有记忆的前提下,把它记忆下来,并用一个没用过的输出层神经元作为这一新模式的分类标志。

    ART网络主要有三种形式:ART1是处理双极型或二进制数据,即观察向量的每个分量是二值的,只能取0或1;ART2是用于处理连续型模拟信号,即观察向量的每个分量可取任意实数值,也可用于二进制输入;ART3是分级搜索模型,它兼容前两种结构的功能并将两层神经元网络扩大为任意多层神经元网络,并在神经元的运行模型中纳入人类神经元生物电—化学反应机制,因而具备了相当强的功能和扩展能力。

    2)自组织映射神经网络模型(SOM)

    在人的感觉通道上一个很重要的组织原理是神经元有序地排列着,并且往往可以反映出所感觉到外界刺激的某些物理特性。如在听觉通道的每一个层次上,其神经元与神经纤维在结构上的排列与外界刺激的频率关系十分密切,对于某个频率,相应的神经元具有最大的响应,这种听觉通道上的有序排列一直延续到听觉皮层,尽管许多低层次上的组织是预先排好的,但高层次上的神经组织则是通过学习自组织而形成的。由此生物背景,提出了自组织映射神经网络模型(SOM)。

    3)对流神经网络模型(CPN)

    CPN是由SOM模型和Grossberg外星网络组合而形成的一种神经网络模型。是由美国Hecht-Nielsen和Robert-Nielsen于1987年首先提出来的。一般认为,这种由两种或多种网络组合而成的新型网络往往具有比原网络模型更强的能力,它能够克服单个网络的缺陷,而且学习时间较短。

    4.随机神经网络

    1) 模拟退火算法

    在物理学中,对固体物质进行退火处理时,通常先将它加温溶化,使其中的粒子可自由地运动,然后随着物质温度的下降,粒子也形成了低能态的晶格。若在凝结点附近的温度下降速度足够慢,则固体物质一定会形成最低能量的基态。对于组合优化问题来说,它也有类似的过程,也就是说物理中固体物质的退火过程与组合优化问题具有相似性。组合优化问题也是在解空间寻求花费函数最小(或最大)的解。

    2) Boltzmann机

    Boltzmann机是由Hinton和Sejnowski提出来的一种统计神经网络模型,是在Hopfield网络基础之上引入了随机性机制而形成的。与Hopfield神经网络不同的是Boltzmann机具有学习能力,即其权值通过学习来调整,而不是预先设置。Boltzmann机是一种约束满足神经网络模型。

    基于模拟退火算法的波尔兹曼机训练的基本思想为:当神经网络中某个与温度对应的参数发生变化时,神经网络的兴奋模式也会如同物理上的热运动那样发生变化:当温度逐渐下降时,由决定函数判断神经元是否处于兴奋状态。在从高温到低温的退火(annealing)中,能量并不会停留在局部极小值上,而以最大的概率到达全局最小值。

    展开全文
  • 针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可...
  • 人工神经网络模型与分类

    万次阅读 2017-07-05 21:57:59
    1. 人工神经网络分类 按性能分:连续型和离散型网络,或确定型和随机型网络。 按拓扑结构分:前向网络和反馈网络。 前向网络有自适应线性神经网络(AdaptiveLinear,简称Adaline)、单层感知器、多层感知...
    1.  人工神经网络的分类
    

    按性能分:连续型和离散型网络,或确定型和随机型网络。

    按拓扑结构分:前向网络和反馈网络。

    前向网络有自适应线性神经网络(AdaptiveLinear,简称Adaline)、单层感知器、多层感知器、BP等。


    前向网络,网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换,它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单,易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

    反馈网络有Hopfield、Hamming、BAM等。

    反馈网络,网络内神经元间有反馈,可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换,可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。

    2、人工神经网络发展

    2.1 感知机

    神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,对于计算稍微复杂的函数其计算力显得无能为力。

    2.2 多层感知机的出现

    随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人发明的多层感知机(multilayer perceptron)克服。多层感知机,顾名思义,就是有多个隐含层的感知机。

    多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚,使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应,在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。对,这就是我们现在所说的神经网络( NN)!多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。

    即便大牛们早就预料到神经网络需要变得更深,但是有一个梦魇总是萦绕左右。随着神经网络层数的加深,优化函数越来越容易陷入局部最优解,并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加,“梯度消失”现象更加严重。具体来说,我们常常使用 sigmoid 作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号,在BP反向传播梯度时,每传递一层,梯度衰减为原来的0.25。层数一多,梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

    2.3 (DNN)神经网络“具有深度”

    2006年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层(参考论文:Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006, 313(5786):504-507.),神经网络真正意义上有了“深度”,由此揭开了深度学习的热潮。这里的“深度”并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”,而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。为了克服梯度消失,ReLU、maxout等传输函数代替了 sigmoid,形成了如今 DNN 的基本形式。单从结构上来说,全连接的DNN和上图的多层感知机是没有任何区别的。值得一提的是,今年出现的高速公路网络(highway network)和深度残差学习(deep residual learning)进一步避免了梯度弥散问题,网络层数达到了前所未有的一百多层(深度残差学习:152层,具体去看何恺明大神的paper)!

    2.4 CNN(卷积神经网络)的出现

    我们看到全连接DNN的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接,带来的潜在问题是参数数量的膨胀。假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像,隐含层有1M个节点,光这一层就有10^12个权重需要训练,这不仅容易过拟合,而且极容易陷入局部最优。另外,图像中有固有的局部模式(比如轮廓、边界,人的眼睛、鼻子、嘴等)可以利用,显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说,并不是所有上下层神经元都能直接相连,而是通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的,图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。

    通过一个例子简单说明卷积神经网络的结构。假设我们需要识别一幅彩色图像,这幅图像具有四个通道 ARGB (透明度和红绿蓝,对应了四幅相同大小的图像),假设卷积核大小为 3∗3 共使用100个卷积核w1w100(从直觉来看,每个卷积核应该学习到不同的结构特征)。用w1在ARGB图像上进行卷积操作,可以得到隐含层的第一幅图像;这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角 3∗3 区域内像素的加权求和,以此类推。同理,算上其他卷积核,隐含层对应100幅“图像”。每幅图像对是对原始图像中不同特征的响应。按照这样的结构继续传递下去。CNN中还有 max-pooling 等操作进一步提高鲁棒性。

    我们注意到,对于图像,如果没有卷积操作,学习的参数量是灾难级的。CNN之所以用于图像识别,正是由于CNN模型限制了参数的个数并挖掘了局部结构的这个特点。顺着同样的思路,利用语音语谱结构中的局部信息,CNN照样能应用在语音识别中。在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。

    2.5 RNN(循环神经网络)的出现

    全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求,就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身,即第i层神经元在m时刻的输入,除了(i−1)层神经元在该时刻的输出外,还包括其自身在(m−1)时刻的输出。

    RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络,它的深度是时间的长度!正如我们上面所说,“梯度消失”现象又要出现了,只不过这次发生在时间轴上。对于t时刻来说,它产生的梯度在时间轴上向历史传播几层之后就消失了,根本就无法影响太遥远的过去。因此,之前说“所有历史”共同作用只是理想的情况,在实际中,这种影响也就只能维持若干个时间戳。为了解决时间上的梯度消失,机器学习领域发展出了长短时记忆单元 LSTM,通过门的开关实现时间上记忆功能,并防止梯度消失

    3 结束语

    事实上,不论是那种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。不难想象随着深度学习热度的延续,更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。尽管看起来千变万化,但研究者们的出发点肯定都是为了解决特定的问题。对于想进行这方面的研究的朋友,不妨仔细分析一下这些结构各自的特点以及它们达成目标的手段。

    展开全文
  • import numpy as np ...#使用逻辑回归进行分类 def nonlin(x,deriv=False): if(deriv==True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) #待分类的数据 X = np.array([ [0,0,1], [0,1,1], ...
  • 转载请注明来源。... 摘 要 本文主要介绍了人工神经网络的... 【关键词】神经网络 感知器网络 径向基网络 反馈神经网络 1 引言 人工神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系...
  • RNN 2:反馈神经网络的解决OXR问题

    千次阅读 2014-10-14 17:23:20
    利用recurrent network 解决xor的分类问题
  • 目录一、神经网络简介1、神经网络是什么2、神经网络分类a.前馈式网络b.反馈式网络c.图网络3、神经网络应用二、神经网络编程基础1、激活函数a.什么是激活函数 b.为什么要用激活函数c.常用激活函数2、逻辑回归a.损失...
  • 前馈神经网络 前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列,每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层,各层之间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一...
  • 神经网络解决对象分类和定位问题

    千次阅读 2019-02-19 19:55:14
    图像分类,例如输入一张图片到多层卷积神经网络,它会输出一个特征向量并反馈给softmax来预测图片类型。 如果还想定位图片中汽车的位置,该怎么做呢?我们可以让神经网络多输出几个单元,输出一个边界框(bounding ...
  • 神经网络分类多层神经网络:模式识别相互连接型网络:通过联想记忆去除数据中的噪声1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络。联想记忆当输入模式为某种状态时,输出端要给出与之相应的输出模式。如果...
  • 按连接方式分:前向神经网络和反馈神经网络 按学习方式分:有导师学习和无导师学习 按功能分:拟合网络和预测网络 二、理论基础 1、BP= Backpropagation,反向传播的算法,属于有导师学习,要求激活函数必须是可导可...
  • 循环神经网络RNN

    万次阅读 2020-06-21 23:00:39
    在我们开始了解RNN之前,... 循环神经网络(英文名Recurrent Neural Networks,简称 RNN)是一种通过隐藏层节点周期性的连接,来捕捉序列化数据中动态信息的神经网络,可以对序列化的数据进行分类。 和其他前向...
  • 摘要:之前介绍了基于前向反馈的BP神经网络,了解了神经网络模型的工作原理,以及损失函数、分类器、优化方法等基本概念。由于BP神经网络具有其局限性,如泛化能力弱,难以处理数据量大的数据。本文旨在介绍基于卷积...
  • 3.3神经网络模型

    2020-05-09 21:13:59
    神经网络模型神经网络模型的分类按照拓扑结构分层次结构互连结构按照信息流向分前馈型网络反馈型网络前馈神经网络 VS 反馈神经网络 神经网络模型的分类 按照拓扑结构分 层次结构 单纯层次结构 层内有互连 输出层到...
  • Python_BP神经网络实现(鸢尾花分类测试)简介人工神经网络模型种类很多,其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。通过对AndrewNg的深度学习课程的学习,本文总结其中浅层神经网络一...
  • 人工神经网络

    千次阅读 2015-12-31 13:49:14
    人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)通过对大量历史数据的计算来建立分类和预测模型。神经网络的学习就是通过迭代算法对权值逐步修改优化的过程。...连接方式分为前馈神经网络、反馈神经网络
  • 卷积神经网络基于胸部CT扫描的COVID-19分类 描述 此仓库中有两个Jupyter笔记本(在notebooks文件夹中)。 1-卷积神经网络简介 本笔记本向不熟悉该领域的人介绍了深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。 我...
  • BP神经网络学习

    2018-08-12 22:05:00
    反馈(递归)神经网络 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 BP神经网络概述 Backpropagation is a comm...
  •  BP(Back propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,该神经网络主要特点就是信号前向传递,误差反向反馈。具体来说,就是输入信号先前向传播到中间层节点,经过中间层节点激励函数转化后传播到输出节点,输出...
  • 浅谈神经网络算法

    2021-02-25 03:00:06
    但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。一个最简单的分类,是在平面上画一条直线,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 11
收藏数 202
精华内容 80
关键字:

反馈神经网络分类