人工神经网络基础_ANN课程笔记 2、深度神经网络

深度学习名词解释题引言深度研究是一种基于人工神经网络的机器研究方法，近年来在人工智能领域取得了重大突破。

在深度研究中，有许多重要的名词和概念需要了解和掌握。

本文将解释并介绍一些关键的深度研究名词，帮助读者更好地理解和应用深度研究技术。

名词解释1. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的计算模型。

它由多个神经元层组成，每个神经元层包含多个节点，每个节点表示一个神经元。

节点之间以权重相连，通过输入数据的传递和计算，最终得到输出结果。

人工神经网络是深度研究的核心结构，可以通过训练和优化，实现从输入到输出的自动化任务。

2. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是一种最基础的神经网络结构，信息只能从输入层经过各隐藏层传递到输出层，信息流只有一方向，没有反馈连接。

前馈神经网络广泛用于分类、回归、模式识别等任务。

它的特点是结构简单、计算高效，但对于一些复杂的问题可能存在局限性。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积神经网络是一种特殊的前馈神经网络，其中的神经元层之间采用了卷积操作。

CNN主要应用于图像处理和计算机视觉任务，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够有效地提取图像的特征，并进行分类、识别等任务。

相比于其他神经网络结构，CNN在处理图像数据上具有更好的表现和效果。

4. 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）递归神经网络是一种具有反馈连接的神经网络结构，主要用于处理序列数据，如语音识别、自然语言处理等任务。

与前馈神经网络不同，RNN的隐藏层之间存在循环连接，使得信息能够在网络中传递和记忆。

这种循环结构使得RNN在处理时序数据时具有优势，并广泛应用于语音、文本等领域。

5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成，通过交互训练来产生逼真的数据样本。

人工神经网络学习总结笔记主要侧重点：1.概念清晰2.进行必要的查询时能从书本上找到答案第一章：绪论1.1人工神经网络的概述“认识脑”和“仿脑”：人工智能科学家在了解人脑的工作机理和思维的本质的基础上，探索具有人类智慧的人工智能系统，以模拟延伸和扩展脑功能。

我认为这是人工神经网络研究的前身。

形象思维：不易被模拟人脑思维抽象推理逻辑思维：过程：信息概念最终结果特点：按串行模式人脑与计算机信息处理能力的不同点：方面类型人脑计算机记忆与联想能力可存储大量信息，对信息有筛选、回忆、巩固的联想记忆能力无回忆与联想能力，只可存取信息学习与认知能力具备该能力无该能力信息加工能力具有信息加工能力可认识事物的本质与规律仅限于二值逻辑，有形式逻辑能力，缺乏辩证逻辑能力信息综合能力可以对知识进行归纳类比和概括，是一种对信息进行逻辑加工和非逻辑加工相结合的过程缺乏该能力信息处理速度数值处理等只需串行算法就能解决的应用问题方便，计算机比人脑快，但计算机在处理文字图像、声音等类信息的能力远不如人脑1.1.2人脑与计算机信息处理机制的比较人脑与计算机处理能力的差异最根本的原因就是信息处理机制的不同，主要有四个方面方面类型人脑计算机系统结构有数百亿神经元组成的神经网络由二值逻辑门电路构成的按串行方式工作的逻辑机器信号形式模拟量（特点：具有模糊性。

离散的二进制数和二值逻辑容易被机器模拟的思维方式难以被机器模拟）和脉冲两种形式形式信息储存人脑中的信息分布存储于整个系统，所存储的信息是联想式的有限集中的串行处理机制信息处理机制高度并行的非线性信息处理系统（体现在结构上、信息存储上、信息处理的运行过程中）1.1.3人工神经网络的概念：在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，称之为人工神经网络，是对人脑的简化、抽象以及模拟，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。

其他定义：由非常多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，外部输入信息之后，系统产生动态响应从而处理信息。

第二章深度神经网络一、概述1、基本概念深度学习（Deep Learning）是一种没有人为参与的特征选取方法，又被称为是无监督的特征学习（Unsupervised Feature Learning）。

深度学习思想的神经网络利用隐含层从低到高依次学习数据的从底层到高层、从简单到复杂、从具体到抽象的特征，而这一特性决定了深度学习模型可以学习到目标的自适应特征，具有很强的鲁棒性。

深度学习的另外一个思想是贪婪算法(greedy algorithm)的思想，其在训练的时候打破了几十年传统神经网络训练方法的“桎梏”，采用逐层训练(greedy layer-wise)的贪婪思想，并经过最后的微调(fine-tuning)，这一训练算法的成功也使得深度学习获得了巨大成功。

传统的模式识别方法：机器学习过程从最初的传感器得到原始的数据，到经过预处理，都是为了第三步和第四步的特征提取和特征选择，而这个耗时耗力的工作一般要靠人工完成。

这种靠人工的，需要大量的专业知识的启发式的特征提取方法注定要限制机器学习的发展，而深度学习的非监督学习阶段的“盲学习”的特性能够解决该问题，即：深度学习在特征提取和选择时是完全自主的，不需要任何的人工干预。

2、神经网络发展受限之处多隐含层的网络容易收敛到参数空间的局部最优解，即偏导数为0 的点，尤其在目标识别中，由于图像的信噪比很低，神经网络很容易陷入局部极小点； 训练算法与网络的初始参数有很大关系，比较容易过拟合；训练速度慢；在误差反向传播的训练算法中，层数越深，误差越小，甚至接近于0，造成训练失败。

误差反向传播算法必须要用到带标签的数据（有导师学习、监督学习），获取带标签的数据十分困难。

3、深度学习的学习算法深度学习的基本模型从形式上来看和神经网络一致，基本的结构单元都是神经元，由神经元组成网络层，整个网络由输入层，隐含层和输出层组成。

在深度学习理论中，一个网络的学习算法每运行一次，只调整一层网络的参数。

第四章随机型神经网络1、随机型神经网络的基本思想对于BP神经网络和Hopfield神经网络的网络误差容易陷入局部极小值，而达不到全局最小点，主要原因为：结构上：存在着输入与输出之间的非线性函数关系，从而使网络误差或能量函数所构成的空间是一个含有多极点的非线性空间；算法上：网络的误差或能量函数只能按单方向减小而不能有丝毫的上升趋势。

对于第一点，是为保证网络具有非线性映射能力而必不可少的。

解决网络收敛问题的途径就只能从第二点入手，即不但让网络的误差或能量函数向减小的方向变化，而且，还可按某种方式向增大的方向变化，目的是使网络有可能跳出局部极小值而向全局最小点收敛。

这就是随机型神经网络算法的基本思想。

2、模拟退火算法在模拟退火算法中，有两点是算法的关键：①控制参数T；②能量由低向高变化的可能性。

这两点必须结合起来考虑，当T大时，可能性也大，T小时，可能性也小，把“可能性”当作参数T的函数。

“可能性”用数学模型来表示就是概率。

由此可以得到模拟退火算法如下：上式表明：在模拟退火算法中，某神经元的输出不象Hopfield 算法中那样，是由以内部状态Hi 为输入的非线性函数的输出(阶跃函数)所决定的，而是由Hi 为变量的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 所决定的。

不同的Hi 对应不同的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 来决定输出为兴奋或者抑制。

反复进行网络的状态更新，且更新次数N 足够大以后，网络某状态出现的概率将服从分布：式中，Ei 为状态{ui}所对应的网络能量。

这一概率分布就是Boltzmann分布。

式中的Z是为使分布归一化而设置的常数(网络所有状态的能量之和为常数)。

由这分布可以看出：状态的能量越小，这一状态出现的概率就越大。

这是Boltzmann分布的一大特点，即“最小能量状态以最大的概率出现”。

3、Boltzmann机20世纪80年代，Hinton、Ackley和Sejnowski等以模拟退火思想为基础，对Hopfield网络模型引入了随机机制，提出了一种统计神经网络模型-Boltzman 机。

引言人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是模仿人脑神经元结构和功能的一种计算模型，它在机器学习领域中扮演着至关重要的角色。

通过模拟生物神经网络的工作方式，人工神经网络能够处理复杂的模式识别、分类、预测等问题。

本文将探讨人工神经网络在机器学习中的基础性发现和发明，以及这些技术如何推动了机器人技术的发展。

人工神经网络的基础性发现和发明1.反向传播算法的发明反向传播算法（Backpropagation，BP）是人工神经网络研究中的一个里程碑。

该算法由David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams于1986年提出，它使得人工神经网络能够从训练样本中学习统计规律，并对未知事件进行预测。

BP算法的出现极大地推动了神经网络的研究，并使其在模式识别、联想记忆等领域得到了广泛应用。

2.深度学习的兴起深度学习是基于人工神经网络的一种技术，它通过多层神经元的堆叠来提取数据的深层特征。

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。

谷歌大脑项目就是一个典型的例子，该项目构建了一个具有约一亿个连接的深度神经网络，成功地从随机YouTube视频中识别出面部和猫的概念。

3.神经网络的多样性发展随着研究的深入，各种类型的神经网络不断涌现。

例如，自适应神经网络、模糊神经网络等新型神经网络模型被开发出来，用于解决智能控制、组合优化、预测等问题。

这些模型不仅提高了神经网络的性能，还拓宽了其应用范围。

人工神经网络对机器人技术的影响1.提高机器人的感知能力人工神经网络通过模拟生物神经元的工作方式，使机器人能够更好地感知环境。

例如，在机器人学习探索行为的过程中，神经网络可以根据传感器输出调整特征向量，并计算奖励以指导机器人的行动。

这种感知能力的提升使得机器人能够更有效地识别物体并采取相应的行动。

第一章前向神经网络一、感知器1、感知器网络结构设网络输入模式向量为：对应的输出为：连接权向量为：2、感知器的学习➢初始化连接权向量及输出单元的阈值赋予(-1，+1)区间内的随机值，一般为较小的随机非零值。

➢连接权的修正每个输入模式作如下计算：（a）计算网络输出：（b）计算输出层单元希望输出与实际输出y之间的误差：（c）修正各单元与输出层之间的连接权与阈值：➢对m个输入模式重复步骤，直到误差k d(k＝1，2，…，m)趋于零或小于预先给定的误差限ε。

3、感知器的图形解释➢整个学习和记忆过程，就是根据实际输出与希望输出之间的误差调整参数w 和θ，即调整截割平面的空间位置使之不断移动，直到它能将两类模式恰当划分的过程。

➢学习过程可看作是由式决定的n维超平面不断向正确划分输入模式的位置移动的过程。

4、感知器的局限性➢两层感知器只能解决线性可分问题➢增强分类能力的唯一出路是采用多层网络，即在输入及输出层之间加上隐层构成多层前馈网络。

➢Kolmogorov理论经过严格的数学证明：双隐层感知器足以解决任何复杂的分类问题。

➢简单的感知器学习过程已不能用于多层感知器，必须改进学习过程。

二、BP 神经网络 1、反向传播神经网络1) 误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络： ➢ 上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个单元与上层的每个单元都实现权连接；➢ 而每层各神经元之间无连接； ➢ 网络按有监督的方式进行学习。

2)➢ 当一对学习模式提供给网络后，神经元的激活值，从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。

➢ 在这之后，按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，最后回到输入层，故得名“误差逆传播算法”。

➢ 随着这种误差逆传播修正的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

2、梯度下降法1）梯度法是一种对某个准则函数的迭代寻优算法。

人工神经网络知识概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。

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、良好的自组织自学习能力等特点。

BP（Back Propagation）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。

人工神经元的研究起源于脑神经元学说。

19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。

人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。

大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。

神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。

但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。

细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。

树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。

树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。

在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。

突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。

每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。

各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。

人工神经网络的基本原理及其应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是一种模仿生物神经网络的人工智能技术。

它由大量的节点（也被称为神经元）和连接线组成，能够模拟人脑的信息处理方式，具有学习、记忆、推理等功能，已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动化控制等领域。

1. 基本原理人工神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。

其中，输入层接收外部输入，隐藏层进行信息处理，输出层输出结果。

每个节点接受来自其他节点的输入，并对总输入进行加权处理，然后运用激活函数进行非线性变换，最终输出给后继节点。

加权系数和阈值是神经网络中的重要参数，它们的调整会影响神经元的输出。

神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播。

前向传播是指输入数据从输入层传递到输出层的过程；反向传播是指根据输出误差对参数进行调整的过程。

通过不断迭代，神经网络的性能可以不断提高，实现更加准确的任务。

2. 应用领域2.1 图像识别图像识别是人工神经网络的常见应用之一。

通常，将图像中的每个像素作为输入，神经网络通过卷积层和池化层从原始图像中提取特征，然后通过全连接层进行分类。

例如，Google 在 2015 年发布的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，ILSVRC）中，使用了多层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构，成功识别出一张图像中的物体，使得图像识别的准确率得到了显著提高。

2.2 语音识别自然语言处理业界对神经网络的应用也不断增多。

语音识别是其中的一个热点方向。

利用神经网络，可以将人类语言转化为计算机理解的信息。

语音识别的模型一般采用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）结构。

LSTM 可以有效解决序列数据中存在的长距离依赖问题，提高语音的识别率。

ann模型的基础知识ANN模型，全称Artificial Neural Network，即人工神经网络，是一种模拟生物神经网络行为的计算模型。

它由大量的人工神经元节点组成，通过节点之间的连接和传递信息来进行计算和学习。

ANN模型可以用于解决各种问题，如分类、回归、聚类等。

ANN模型的基础知识包括以下几个方面：1. 神经元的结构和功能：神经元是ANN模型的基本单元，它接收输入信号，并通过激活函数对输入信号进行处理得到输出。

神经元之间通过连接进行信息传递，每个连接都有一个权重值，用于调节输入信号的影响力。

2. 前馈神经网络：前馈神经网络是最常见的ANN模型，它的信息流只能从输入层到输出层，不存在反馈回路。

前馈神经网络按照层数的不同可以分为单层感知机和多层神经网络。

3. 反向传播算法：反向传播算法是训练ANN模型的一种常用方法。

它通过计算输出与实际值之间的误差，并通过反向传播调整连接权重，以最小化误差。

反向传播算法包括前向计算和反向传播两个过程。

4. 激活函数：激活函数是神经元中对输入信号进行处理的一种函数。

常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。

不同的激活函数具有不同的性质，选择适合的激活函数可以提高ANN 模型的性能。

5. 深度学习：深度学习是建立在ANN模型基础上的一种机器学习方法。

它通过构建多层神经网络来提取数据的高层次特征，并通过反向传播算法进行训练。

深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

6. 优化算法：优化算法用于调整ANN模型的参数，以使其在训练数据上达到最佳性能。

常见的优化算法有梯度下降算法、Adam算法等。

这些算法通过调整连接权重和偏置项来最小化损失函数。

7. 过拟合和欠拟合：过拟合和欠拟合是ANN模型常见的问题。

过拟合指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差，欠拟合则指模型无法很好地拟合训练数据。

解决过拟合和欠拟合的方法有增加数据集、正则化、模型选择等。

人工神经网络简介本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。

本文是个科普文，来自网络资料的整理。

一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。

该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。

它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。

每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。

网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。

而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。

人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。

另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。

网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。

输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。