機器學習：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以被引入，是因為在解決非線性分類問題時，僅使用線性回歸算法和邏輯回歸算法效果有限。例如在房價問題中，雖然邏輯回歸算法可以擬合出決策邊界，但若考慮更多特征值，參數(shù)量會急劇增加，導致計算成本過高。在計算機視覺應用如汽車分類器中，面對大量像素特征值時，邏輯回歸算法也面臨相同問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入旨在解決這些非線性問題。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿人腦神經(jīng)元工作原理，構(gòu)建模型，其中輸入經(jīng)過激勵函數(shù)后得到輸出。權(quán)重（weights）或參數(shù)（parameters）表示模型中的連接強度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括激活函數(shù)（activation），用于描述神經(jīng)元向下游發(fā)送高輸出的程度。偏置單位作為新神經(jīng)元，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有所貢獻。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習非線性假設(shè)，通過將每兩相鄰層視為一個簡單的邏輯回歸算法，層層傳遞信號。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)由隱藏層數(shù)量和神經(jīng)元數(shù)量決定，會影響模型性能。隱藏層通常采用ReLU激活函數(shù)，因其計算速度快，梯度下降過程中的收斂性能較好。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例包括異或/異或非問題、手寫郵政編碼識別、人臉識別和烘培咖啡豆優(yōu)化等。在異或問題中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過計算函數(shù)得到非線性輸出。手寫數(shù)字識別、人臉識別和咖啡豆烘培優(yōu)化則展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復雜問題上的應用。
激活函數(shù)與非線性激活
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)如sigmoid和ReLU，sigmoid函數(shù)在某些情況下受限，而ReLU函數(shù)因其計算速度快和非線性特性，更適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。ReLU函數(shù)能夠使每個單元只在特定區(qū)間產(chǎn)生輸出，不影響整體輸出，從而形成非線性函數(shù)。
Softmax激活函數(shù)
Softmax激活函數(shù)在多類分類問題中尤為重要，用于處理多標簽分類和多類分類問題，如手寫數(shù)字識別。Softmax函數(shù)擴展了邏輯回歸激活函數(shù)，實現(xiàn)對分類問題的高效處理。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代價函數(shù)與反向傳播算法
反向傳播算法允許從代價函數(shù)獲取信息，計算權(quán)重梯度，用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失。反向傳播算法是優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練過程的關(guān)鍵步驟。
梯度檢測與訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時，通過檢測梯度計算的準確性來驗證反向傳播算法的正確性。梯度下降算法雖然有效，但可能無法找到全局最優(yōu)解。高級優(yōu)化方法如Adam算法則能根據(jù)具體情況調(diào)整學習率，加速訓練過程。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高級架構(gòu)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅限于密集層，還包括卷積層等其他層類型，用于處理特定任務。例如，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個神經(jīng)元的輸出僅依賴于上一層部分神經(jīng)元的輸出，適用于圖像識別等視覺任務。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建實例
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，常使用TensorFlow和PyTorch等工具。這些工具提供了構(gòu)建和訓練模型的便利性，但具體用法在此不做詳細介紹。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛中的應用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛領(lǐng)域的應用實例展示了其在復雜環(huán)境感知與決策中的潛力。
參考資料
[1] Coursera Machine Learning by Andrew Ng
[2] 吳恩達2022機器學習 machine learning specialization
一文看懂四種基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
1、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)是學習一個函數(shù),因此有輸入和輸出層的概念,而玻爾茲曼機的用處在于學習一組數(shù)據(jù)的“內(nèi)在表示”,因此其沒有輸出層的概念。 2、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點鏈接為有向環(huán),而玻爾茲曼機各節(jié)點連接成無向完全圖。 而受限玻爾茲曼機是什么呢? 最簡單的來說就是加入了限制,這個限制就是將完全圖變成了二分圖。
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network）是一種模擬人腦神經(jīng)思維方式的數(shù)據(jù)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種，包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層感知器MLP等，最為經(jīng)典為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為多層感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默認使用該模型。類似其它的機器學習模型（比如決策樹、隨機森林、支持向量機SVM等），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么
三、類型根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學習方式的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為多種類型，如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器等。其中，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較為常見，能較好地處理分類和回歸問題；而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于序列數(shù)據(jù)，如自然語言處理。四、應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用非常廣泛，涉及圖像識別、語音處理、機器人、金融、醫(yī)療等多個...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法三大類
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三大算法類別為：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這是最常見的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中包括許多經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如感知器網(wǎng)絡(luò)和深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點是網(wǎng)絡(luò)中信息單向流動，從輸入層通過隱藏層，最終到達輸出層。它們主要解決的是如分類、回歸等任務...
Pytorch入門學習——快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化器、梯度計算
PyTorch入門教程——搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化器與梯度計算 對于想要學習Nerf入門的朋友，首先確保具備基礎(chǔ)的PyTorch、機器學習和深度學習知識。可以從吳恩達和李飛飛老師的課程中獲取這些基礎(chǔ)知識（B站資源）。接著，閱讀Nerf的原始論文，嘗試理解公式，結(jié)合PaperCode或GitHub上開源的代碼。從整體框架入手，逐層解析代碼...
艾波-羅斯(一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習算法)
艾波-羅斯（AdaptiveBoosting，簡稱AdaBoost）是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習算法，用于分類問題。它是一種集成學習算法，通過組合多個弱分類器來構(gòu)建一個強分類器，提高分類準確率。艾波-羅斯算法的工作原理 艾波-羅斯算法的工作原理可以分為以下幾個步驟：1.初始化樣本權(quán)重：將每個樣本的權(quán)重初始化為相等值...
人工智能核心三要素
人工智能的核心三要素包括算法、數(shù)據(jù)和計算力。以下是對人工智能核心三要素的詳細描述：I.算法：1.機器學習算法：機器學習是人工智能的重要分支，其核心是讓機器通過從大量數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，從而能夠做出預測和決策。常見的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。2.深度學習算法：深度學習是機器學習...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速入門:什么是多層感知器和反向傳播?
在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層接收到外部世界的輸入，隱藏層進行計算并將信息傳遞給輸出層。輸出層負責最終計算結(jié)果并將其傳遞給外部世界。多層感知器是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特定形式，包含至少一個隱藏層。與單層感知器不同，多層感知器能夠?qū)W習和表示非線性函數(shù)，從而解決更復雜的問題。在訓練多層感知器時，我們...
機器學習有哪些方法?
機器學習中常用的方法有：(1) 歸納學習 符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。函數(shù)歸納學習(發(fā)現(xiàn)學習)：典型的函數(shù)歸納學習有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習、示例學習、發(fā)現(xiàn)學習、統(tǒng)計學習。(2) 演繹學習 (3) 類比學習：典型的類比學習有案例(范例)學習。(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、...
「Stacking」與「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以看作是集成學習，從淺層到深層理解過程是從具體到抽象，與Stacking的層次結(jié)構(gòu)相呼應。Stacking的第一層等同于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前n-1層，而最終分類層類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層。Stacking通過不同分類器的異質(zhì)性展現(xiàn)對不同特征的表示，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式表示特點相輔相成。Stacking的輸出層通常選擇...
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監(jiān)利縣完整： ______ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)是逼近技術(shù),學好逼近理論后,基本上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是在結(jié)構(gòu)上進行了整理,實際使用中使用簡化.
監(jiān)利縣完整： ______ 人工智能:從概念提出到走向繁榮1956年,幾個計算機科學家相聚在達特茅斯會議,提出了“人工智能”的概念,夢想著用當時剛剛出現(xiàn)的計算機來構(gòu)造復雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機器.其后,人工智能就一直縈繞于人們的腦海之...
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監(jiān)利縣完整： ______ 這個問題問的...這本身就是機器學習啊.早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應該還有一部分是為了模擬生物學習過程,現(xiàn)在不知道還有沒有,沒關(guān)注.現(xiàn)在所說的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)基本上都是機器學習算法,采用各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),優(yōu)化函數(shù)實現(xiàn)相應的目的,可以將其看作機器學習的一種算法.
