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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 20:00:54 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 101

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本文目錄:

1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN基礎(chǔ)（一）
2、
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹
4、

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)）

一、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN基礎(chǔ)（一）

像是股票、基因組序列這種數(shù)據(jù)，t-1時(shí)刻的數(shù)據(jù)很有可能會(huì)被t時(shí)刻的數(shù)據(jù)存在影響的（像是隱馬爾科夫模型），我們稱之為序列數(shù)據(jù)。為了處理這種數(shù)據(jù)，RNN應(yīng)運(yùn)而生，像是存在一定的記憶性。在RNN中，上一時(shí)刻隱藏層的的狀態(tài)參與到了這一時(shí)刻的計(jì)算，如下圖所示。

在t時(shí)刻，除了輸入xt，還有上一時(shí)刻t-1時(shí)刻的中間隱藏層的值st-1也被傳到了t時(shí)刻當(dāng)做輸入。對(duì)于t時(shí)刻，就同時(shí)考慮到了此時(shí)和上一時(shí)刻的數(shù)據(jù)。

RNN可以應(yīng)用于：語音識(shí)別、文本分類、情感分類、機(jī)器翻譯以及我們所熟悉的DNA/RNA序列的分析等等。

RNN存在以下幾種不同的結(jié)構(gòu)：

對(duì)于簡(jiǎn)單的RNN模型容易存在以下兩種問題：梯度消失和梯度爆炸。這是因?yàn)樵诜聪騻鞑ニ惴ㄓ?jì)算的過程中，假如梯度小于1，那么在較多的層數(shù)的連乘中，梯度可能會(huì)逐漸趨近于0，造成梯度消失。

（隨緣更新RNN~）

二、

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks,NN）是由大量的、簡(jiǎn)單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機(jī)器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計(jì)算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)在于神經(jīng)元。

神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。

大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復(fù)雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)行為則是十分復(fù)雜的；因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)實(shí)際物理世界的各種現(xiàn)象。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對(duì)人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡(jiǎn)單地講,它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?jié)點(diǎn)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)則來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人們的巨大吸引力主要在下列幾點(diǎn)：

1．并行分布處理。

2．高度魯棒性和容錯(cuò)能力。

3．分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力。

4．能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系。

在控制領(lǐng)域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問題長(zhǎng)期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個(gè)問題一直沒有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，使它在對(duì)不確定性系統(tǒng)的控制過程中自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動(dòng)適應(yīng)系統(tǒng)隨時(shí)間的特性變異，以求達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)控制；顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應(yīng)用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種最重要也最令人注目的特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程中,學(xué)習(xí)算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是和學(xué)習(xí)算法相應(yīng)的。所以,有時(shí)人們并不去祈求對(duì)模型和算法進(jìn)行嚴(yán)格的定義或區(qū)分。有的模型可以有多種算法。而有的算法可能可用于多種模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)外部環(huán)境提供的模式樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并能存儲(chǔ)這種模式,則稱為感知器;對(duì)外部環(huán)境有適應(yīng)能力,能自動(dòng)提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認(rèn)知器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)中,一般分為有教師和無教師學(xué)習(xí)兩種。感知器采用有教師信號(hào)進(jìn)行學(xué)習(xí),而認(rèn)知器則采用無教師信號(hào)學(xué)習(xí)的。在主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如Bp網(wǎng)絡(luò),Hopfield網(wǎng)絡(luò),ART絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)中;Bp網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)是需要教師信號(hào)才能進(jìn)行學(xué)習(xí)的;而ART網(wǎng)絡(luò)和Khonone網(wǎng)絡(luò)則無需教師信號(hào)就可以學(xué)習(xí)49[]。所謂教師信號(hào),就是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中由外部提供的模式樣本信號(hào)。

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