神经网络算法的基本原理（神经网络算法过程）

本篇文章给大家谈谈神经网络算法的基本原理，以及神经网络算法过程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、神经网络算法原理
• 2、机器学习之人工神经网络算法
• 3、卷积神经网络的基本原理
• 4、神经网络原理及应用
• 5、深入浅出BP神经网络算法的原理

神经网络算法原理

一共有四种算法及原理，如下所示：

1、自适应谐振理论（ART）网络

自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个郑埋ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。

2、学习矢量量化（LVQ）网络

学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐含层与输出层之间为部分连接，每个输出神经元与隐含神经元的不同组相连接。

3、Kohonen网络

Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层，一个输入缓冲层用于接收输入模式，另一个为输出层，输出层的神经元一般按正则二维阵列排列，每个输出神经元连接至所有输入神经元。连接权值形成与已知输出神经元相连的参考矢量的分量。

4、Hopfield网络

Hopfield网络是一种典型的递归网络，这种网络通常只接受二进制输入（0或1）以及双极输入（+1或-1）。它含有一个单层神经元，每个神经元与所有其他神经元连接，形成递归结构。

扩展资料：

人工神经网络算法的历史背景：

该算法系统是 20 世纪 40 年代后出春羡现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自扒丛拍组织自学习能力等特点。

BP算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。

参考资料来源：百度百科——神经网络算法

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机器学习之人工神经网络算法

机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。

1.神经网络的来源

我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机激吵器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。

2.神经网络的原理

那么神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正确的结论。这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。

3.神经网络的逻辑架构

让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。在神经兆铅差网络中，每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。

4.神经网络的应用。

图像识别领域是神经网络中的一个著名应用，这个程序是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过这个程序可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。可以看出，随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低。但是进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机算法取代了神经网络的地位。

在这篇文章中我们大家介绍了关于神经网络的相关知识，具体的内容就是神经网络的起源、神经网络的原理、神经族皮网络的逻辑架构和神经网络的应用，相信大家看到这里对神经网络知识有了一定的了解，希望这篇文章能够帮助到大家。

卷积神经网络的基本原理

卷积神经网络的基本原理如脊州下：

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一

卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

对卷积神经网络的研究始于粗猛二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，岩野桥其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。

神经网络原理及应用

神经网络原理及应用

1. 什么是神经网络？

神经网搏尘络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络

2. 神经网络基础知识

构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接

工作原空游理：模拟生物的神经处理信息的方式

功能：进行信息的并行处理和非线性转化

特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力

神经网络的本质：

神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3. 生物神经元结构

4. 神经元结构模型

xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值

判断xjwij是否大于阈值θi

5. 什么是阈值？

临界值。

神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6. 几种代表性的网络模型

单层前向神经网络——线性网络

阶跃网络

多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）

Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等

7. 神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、基亏禅自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。

8. 神经网络应用

深入浅出BP神经网络算法的原理

深入浅出BP神经网络算法的原理

相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）

本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。

BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。

BP的思想就是：利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。这里的误差估计可以理解为某种偏导数，我们就是根据这种偏导数来调整各层的连接权值，再用调整后的连接权值重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。

说来说去，“误差”这个词说的很多嘛，说明这个算法是不是跟误差有很大的关系？

没错，BP的传播对象就腔困是“误差”，传播目的就是得到所有层的估计误差。

它的学习规则是：使用最速下降法，通过反向传播（就是一层一层往前传）不断调整网络的权值和阈值，最后使全局误差系数最小。

它的学习本质就是：对各连接权值的动态调整。

拓扑结构如上图：输入层（input），隐藏层（hide layer），输出层（output）

BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系，而不用事先指出这种数学关系。那么它是如何学习的？

BP利用处处可导的激活函数伍芹念来描述该层输入与该层输出的关系，常用S型函数δ来当作激活函数。

我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法：

1、正向传播得到输出层误差e

=输入层输入样本=各隐藏层=输出层

2、判断是否反向传播

=若输出层误差与期望不符=反向传播

3、误差反向传播

=误差在各层显示=修正各层单元的权值，直到误差减少到可接受程度。

算法阐述起来比较简单，接下来通过数学公式来认识BP的真实面目。

假设我们的网络结构是一个含有N个神经元的输入层，含有P个神经元的隐层，含有Q个神经元的输出层。

这些变量分别如下：

认识好以上变量后，开始计算：

一、用（-1，1）内的随机数初始化误差函数，并设定精度ε，最多迭代次数M

二、随机选取第k个输入样本及对应的期望输出

重复以下步骤至误差达到要求：

三、计算隐含层各神经元的输入和输出

四、计算误差函数e对输出层各神经元的偏导数，根据输出层期望输出和实际输出以及输出层输入等参数计算。

五、计算误差函数对隐藏层各神经元的偏导数，根据后一层（这里即输出层）的灵敏度（稍后介绍灵敏度）δo(k)，后一层连接权值w，以及该层的输入值等参数计算

六、利用第四步中的偏导数来修正输出层连接权值

七、利用第五步中的偏导数来修正隐藏层连接权值

八、计算全局误差（m个样本，q个类别）

比较具体的计算方法介绍好了，接下来用比较简洁的数学公式来大致地概括这个过程，相信看完上述的详细步骤都会有些了解和领悟。

假设我们的神经网络是这样的，此时有两个隐藏层。

我们先来理解灵敏度是什么？

看下面一个公式：

这个公式是误差对b的一个偏导数，这个b是怎么？它是一个基，灵敏度δ就是首改误差对基的变化率，也就是导数。

因为?u/?b=1，所以?E/?b=?E/?u=δ，也就是说bias基的灵敏度?E/?b=δ等于误差E对一个节点全部输入u的导数?E/?u。

也可以认为这里的灵敏度等于误差E对该层输入的导数，注意了，这里的输入是上图U级别的输入，即已经完成层与层权值计算后的输入。

每一个隐藏层第l层的灵敏度为：

这里的“?”表示每个元素相乘，不懂的可与上面详细公式对比理解

而输出层的灵敏度计算方法不同，为：

而最后的修正权值为灵敏度乘以该层的输入值，注意了，这里的输入可是未曾乘以权值的输入，即上图的Xi级别。

对于每一个权值(W)ij都有一个特定的学习率ηIj，由算法学习完成。

关于神经网络算法的基本原理和神经网络算法过程的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。