神经网络的介绍.ppt

1、神经网络简介，1，历史回顾2，单层识别器和多层识别器3，BP网络4，卷积神经网络5，内容摘要，内容布置，2，历史回顾，(1)第一次热潮(不到40-60年代)1943年，1958年，F.Rosenblatt等公司开发了轰动机器。(2)低潮(70-80年代初)自20世纪60年代以来，数字计算机的发展达到鼎盛时期，人们错误地认为数字计算机可以解决人工智能、专家系统、模式识别问题，对“传感器”的研究得到放宽。人工神经网络进入低潮。3，(3)第二次热潮1982年，美国物理学家J. J .霍普菲提出了霍夫菲尔德网络。1986年鲁梅哈特等提出的误差反向传播法，即BP法影响最广。直到今天，BP算法仍然是自动控

2、制中最重要、应用最广泛的有效算法。(4)与神经网络相比，低潮(90年代初-2000年初)SVM算法诞生：不需要参数；效率；效率。全局最优解决方案。因此，SVM成为主流，人工神经网络再次陷入了冰河时期。(5)在第三次热潮(2006年开始)被绑架的十年里，一些学者仍然坚持研究。这位围棋棋手之一是加拿大多伦多大学的GeofferyHinton教授。2006年，Hinton在Science及相关期刊上发表了论文，首次提出了“深入学习”的概念。不久，深度学习在语音识别领域暂时崭露头角。接着，2012年，深度学习技术在形象认识领域也发挥了力量。Hinton和他的学生们在ImageNet竞赛中成功地用多层卷

3、积神经网络训练了包含1000个类别的百万张图片，成绩分类错误率为15%，这比第二名高出近11个百分点，充分证明了多层神经网络识别效果的优越性。介绍了线性可分离模式分类的最简单的神经网络模型单层识别器。在此神经网络中，用于调整自由参数的算法在对大脑识别模型的学习过程中最初由F.Roseblatt(1958，1962)出现。6，网络模型结构，其中x=(x1，XM) t输入向量，y是输出，wi是权重系数；输入和输出的，b是阈值，f(X)是引用函数。线性函数或非线性函数，单位阶跃函数：s型激发函数：tanh型激发函数：tanh型激发函数：典型的三种激发函数，单层传感器工作原理对于只有两个输入的判别边界

4、是直线(见下文)，选择适当的学习算法用于两种类型的模式分类时，可以训练出满意的结果，例如在高维样本空间中将两种类型的样本分成一个超级平面。识别机器学习策略：识别机器算法是基于梯度减少方法的损失函数的优化算法。如果单层传感器是线性可分型号传感器的输出，则只能使用-1或1(0或1)。只能用于解决简单分类问题。如果其中一个传感器输入矢量大于或小于另一个数字，收敛速度可能会降低。单层识别器的缺点、多层识别器的引入、与单层识别器相关的多层识别器的输出端从一个变为多个；输入端和输出端之间不仅仅有一个层，还可以有多层：输出层和隐藏层。网络模型结构，例如，包含两个输入、三个隐藏层神经元和一个输出神经元的三层识

5、别机器网络，y1，y2，z，x1，x2，y3，Y1=SGN (2x12 1) y2=SGN随着学习过程通过多层传感器进行，隐藏神经元开始逐步“发现”教学资料的突出特征。它们通过将输入数据非线性转换为称为特征空间的新空间来实现。、BP网络和多层识别器之间的区别，识别器和BP网络都可以有一个或多个隐式层出现在活动函数中。BP网络的激活函数必须处处精细，因此二进制阈值函数0，1或符号函数-1，1 BP网络经常使用s类型代数或切线激活函数以及线性函数BP网络的最佳参数w和b，来构思实际输出和预期输出误差的最佳平方近似、17、BP神经网络模型、三层BP网络、激活函数总是使用s类型函数BP网络的标准学习算

6、法，学习过程：在外部输入示例的刺激下，必须不断更改网络的连接权重，以使网络输出继续接近所需输出。 学习的本质：每个连接权重的动态调整学习规则：权重调整规则是在学习过程中网络中每个神经元的连接权重发生变化的固定调整规则。BP网络的标准学习算法-算法思想，学习类型：导师学习核心思想：将输出错误以某种形式通过隐藏层反向发送到输入层的过程：信号正向传播错误的反向传播，将错误分布到每个层的所有单元-修改每个层单元的错误信号，修改每个单元权重，BP网络的标准学习算法-学习过程， 正向传播：输入示例-输入层-每个隐藏层-输出层是否切换到反向传播阶段：如果输出层的实际输出与预期输出(教师信号)不匹配的错误反向

7、发送错误以任何形式显示在每个层上-每个层单位的加权网络输出更正错误减少到预设学习次数允许的级别，BP网络的标准学习算法，网络结构隐式层输入矢量；隐式层输出向量；输出层输入矢量；输出层输出向量；预期输出向量；输入层和中间层的连接权重：隐式层和输出层的连接权重：隐式层中每个神经元的阈值：输出层中每个神经元的阈值3360样本数据数：激活函数：错误函数：第一阶段，网络初始化分别为每个连接权重指定间隔(-1，1)内的随机数第二阶段随机选择第一个输入样本及其预期输出，第三阶段计算隐式层中每个神经元的输入和输出，第四阶段使用网络预期输出和实际输出计算输出层中每个神经元的错误函数的部分导数。第五步，使用隐式层

8、和输出层之间的连接权重、输出层和隐式层的输出计算错误函数，计算隐式层中每个神经元的部分微分。步骤6，使用输出层中每个神经元和隐式层中每个神经元的输出修改连接权重。步骤7，使用每个神经元的隐式层和每个神经元的输入修饰连接。步骤8，确定网络错误是否符合要求的全局错误计算步骤9。如果错误达到默认精度或学习数大于设置的最大次数，算法将终止。否则，请选择下一个学习示例及其预期输出，然后返回到步骤3以继续下一课程。蚊子分类；表1:翼展天线长度类别1.78 1.14 APF 1.96 1.18 APF 1.86 1.20 APF 1.72 1.24 af 2.00 1.26 APF 2.00 1.28 AP

9、F 2.00 1.28 APF 1.96 1.30 APF 1.74 1.36 af，目标值0.9 0.9 0.9 0.9 0.15；J=1，2；相当于15个输出。建模： (输入层、中间层、输出层、每个层有多少元素？)编写神经网络，目标是t(1)=0.9时属于Apf类，t(2)=0.1时属于Af类。将两个权重系数矩阵设置为、并分析第一层的输出和第二层的输入。其中是阈值，这里的函数，(作为固定输入神经元相应权重系数的阈值)，是。取此函数为，同样，(1)随机给出两个加权矩阵的初始值；例如，在使用MATLAB软件时，可以使用p=0、=rand(2，3)等语句。=rand(1，3)；(2)根据输入数据

10、使用公式计算网络的输出。=，导入，(3)计算，(4)导入，(或可以调整大小为其他正数)，j=1，2.15)在每个权重变化时，直到停止为止是不够的。在此示例中，计算了147圆，重复了2205，最终结果如下：即网络模型的解决方案如下：=，BP网络特性输入和输出由并行模拟网络的输入和输出关系由每个层连接的权重系数确定，固定算法权重不是由学习信号调整的。学习越多，网络越聪明，网络输出精度越高，单个权重的损坏对网络输出没有太大影响。只有在要限制网络输出(例如0到1之间的限制)的情况下，才需要在输出层中包含s型激活函数。通常，抑制层使用s型激活函数，输出层需要计算线性激活函数、43、网络教育BP网络、网络

11、加权输入向量和网络输出和错误向量。然后，误差平方和和正在教育的向量的误差平方和小于误差对象，停止教育。否则，在输出层中计算误差变化，使用反向波学习规则调整权重，然后重复此过程，在网络完成培训后，在网络中输入不是培训集合的矢量的矢量，网络将概括提供输出结果，44，网络设计。3.1网络中的层数3.2隐式层神经元数3.3初始权重选择3.4学习速度3.5估计错误选择3.6应用示例3.7限制，45，网络中的层数，理论上已证明：偏差和一个或多个s型隐式层具有一个线性输出层的网络可以接近任意合理的函数定理：增加层数可以进一步减少错误，提高准确度，但网络会变得更复杂，从而增加网络权重的培训时间。一般来说，通过

12、采用具有非线性激活函数的单层网络来解决问题，不必要的或效果不好的线性问题非线性问题，46，隐式层神经元数，提高网络教学精度，通过采用一个隐式层来增加相应的神经元数，可以获得增加该神经元数的工具。这比在结构实现中添加更多隐含层简单得多。实现由任意n个输入向量组成的任意布尔函数所需的权重系数数可以在特定设计中相互比较不同的神经元数，并利用一些余量、47、内容摘要、反向传播方法来训练工作反向传播网络的结构，使函数近似、模式分类等完全不受正在解决的问题的限制。网络中输入神经元的数量和输出层神经元的数量取决于问题的要求，输入层和输出层之间的隐式层数和每个层中神经元的数量由设计者决定，如果双层s-线性网络在s-层中有足够的神