人工神经网络 一台币等于多少人民币

股票资讯  2021-03-06 11:34:07

原标题:人工神经网络

随着科学技术的飞速发展,人工智能这个词越来越流行。今天,肖传君想和大家分享一个与人工智能相关的话题——人工神经网络。那么,什么是人工神经网络呢?

看到这个主题,相信很多理工科学生自然会想到三个耳熟能详的词:人工智能、机器学习、深度学习。他们之间有什么样的关系?

接下来,和肖创军一起探索人工神经网络的世界!

●人工智能、机器学习和深度学习的关系●

人工智能

机器学习——实现人工智能的方法之一

机器学习,简称ML,是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂性理论等多学科交叉的学科。

它是人工智能的核心,是使计算机智能化的根本途径。它应用于人工智能的各个领域,主要是用归纳法和综合法代替演绎法。

深度学习——实现机器学习的技术之一

深度学习是机器学习中基于数据表示学习的一种方法。

深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机在于建立和模拟人脑的神经网络进行分析学习。它模仿人脑解释数据的机制,如图像、声音和文本。

深度学习是利用多层神经网络结构从大数据中学习现实世界中各种可以直接用于计算机计算的事物的表征,被认为是智能机器可能的“大脑结构”。简单来说,多层神经网络用于机器学习。

当然,人工智能的概念实际上在实践中相当广泛。人工智能能发展到今天,需要硬件、数据、运算、算法来支撑。今天肖传君分享的人工神经网络其实是早期的机器学习算法。

事实上,机器学习最基本的方法是使用算法来分析数据,从中学习,然后对世界上的某个事物做出决策或预测。

这和我们人脑的运行机制很像。比如我们在学习骑自行车的时候,大脑通过分析骑自行车的行为所带来的各种感官数据,然后不断的自我学习,让大脑在学习骑自行车的时候有越来越高的准确性,从而实现学习骑自行车的行为。

而人脑是靠1000多亿个神经元来实现这个关键的,于是我们受其启发,提出了人工神经网络的算法。

●人工神经网络和BP网络●

人工神经网络(ANN)是大量神经元相互连接的复杂网络系统,通过模拟人脑神经对信息进行并行处理和非线性转换。

与大脑中的一个神经元可以连接一定距离内的任何一个神经元不同,人工神经网络具有离散的层次、连接和数据传播方向。

其中,前向反馈(BP)和径向基函数(RBF)网络是目前最成熟、应用最广泛的网络。在实践中,80%的神经网络模型采用BP神经网络模型或变体形式。

(人脑单神经元拓扑图)

下图是神经网络的结构图。神经网络的拓扑结构包括网络层数、每层神经元数量以及神经元之间的互联方式。

(神经网络结构图)

当然,你可以做相应的改变,形成不同的网络。例如,您可以更改网络层的数量、每层中的神经元数量以及神经元相互连接的方式。

但大多数神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。给定输入量,就可以得到一组输出结果。

假设我们加很多中间层,就得到深层神经网络。

(深层神经网络结构图)

为了进一步了解人工神经网络,我们以BP神经网络学习算法为例进行说明。

BP神经网络学习算法是目前最成功的神经网络学习算法。简单来说,bp神经网络就是一个“通用模型+误差修正函数”。

为什么这么说?假设我们有很多数据,或者至少上万的数据。放到这个算法里,让他得到充分的训练。每次训练得到的结果与预期结果进行误差分析,然后修改其神经网络的参数,如权值、阈值等。,从而使误差向递减的方向发展,最终得到一个输出与预期结果一致的模型。

为了更方便的理解“通用模型+纠错功能”,举个例子:比如一个厂商生产一个产品,投入市场后,得到消费者的反馈。制造商根据消费者的反馈,对产品进行进一步的升级和优化,从而生产出让消费者更加满意的产品。

下图是一个简单的BP神经网络模型图。可见,BP网络也是由输入层、隐藏层和输出层组成的。同时上下两层完全连通,但同一层的神经元之间没有连接。

神经网络模型图

在这个BP神经网络模型图中,是输入层或输出层的神经元与隐藏层的神经元之间的网络的权重,即两个神经元之间的连接强度。

隐藏层或输出层的任何一个神经元,都会整合来自前一层所有神经元的信息,整合后的信息通过一个叫做阈值的东西,这只是模仿了生物学中神经元必须达到一定阈值才能触发的原理。如果触发了阈值,综合的信息将作为该层神经元的输入,然后由激活函数处理,产生神经元的输出。

输出层的每一个神经元得到网络的响应后,从输出层通过每一个隐藏层向减小网络输出与实际样本误差的方向回到输入层,从而逐步修正每一个连接的权值和阈值,即反向误差传播算法。

至此,我们会发现AI并不神秘。简单理解的话,只是算法比较复杂。

我们大胆设想,如果条件允许,我们模型中的神经元数量将达到1000多亿,连接群足够复杂,能否实现真正的人工神经网络?

答案不一定。因为人工神经网络并不完善。

比如BP神经网络,其逆误差传播算法在数学上是负梯度下降算法。该算法的核心是误差函数,即网络输出与实际输出样本误差平方和的最快下降方向。

他很容易陷入局部极小值。就像平地一样。他有许多不同深度的坑。如果你把球扔进去,他会掉下来,很容易掉出来。

但是如果我们给他做一个改进,我们会用到一些全局优化算法,比如模拟退火算法,遗传算法。那么这个模型可以进一步提高精度。

(文字融入网络)

我们

手稿来源:刘俊宇

编辑:邹惠婷

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