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传统算法与神经网络算法,神经网络运用的算法有

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用Matlab算BP神经网络的具体算法?

 

BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子:例1采用动量梯度下降算法训练BP网络。

 

训练样本定义如下:输入矢量为p=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解:本例的MATLAB程序如下:closeallclearechoonclc%NEWFF——生成一个新的前向神经网络%TRAIN——对BP神经网络进行训练%SIM——对BP神经网络进行仿真pause%敲任意键开始clc%定义训练样本%P为输入矢量P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];%T为目标矢量T=[-1,-1,1,1];pause;clc%创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{‘tansig’,’purelin’},’traingdm’)%当前输入层权值和阈值{1,1}inputbias=net.b{1}%当前网络层权值和阈值{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc%设置训练参数=50;=0.05;学习速率=0.9;动量系数net.trainParam.epochs=1000;=1e-3;pauseclc%调用TRAINGDM算法训练BP网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc%对BP网络进行仿真A=sim(net,P)%计算仿真误差E=T-AMSE=mse(E)pauseclcechooff。

 

谷歌人工智能写作项目:爱发猫

 

 

bp神经网络用啥算法?

 

自己找个例子算一下,推导一下,这个回答起来比较复杂神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法,优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程,Fluid中的优化算法可参考 优化器 文案狗

 

在网络的训练过程中,梯度计算分为两个步骤:前向计算与 反向传播 。前向计算会根据您搭建的网络结构,将输入单元的状态传递到输出单元。

 

反向传播借助 链式法则 ,计算两个或两个以上复合函数的导数,将输出单元的梯度反向传播回输入单元,根据计算出的梯度,调整网络的可学习参数。BP算法隐层的引入使网络具有很大的潜力。

 

但正像Minskey和Papert当时所指出的.虽然对所有那些能用简单(无隐层)网结解决的问题有非常简单的学习规则,即简单感知器的收敛程序(主要归功于Widrow和HMf于1960年提出的Delta规刚),BP算法但当时并没有找到同样有技的含隐层的同培的学习规则。

 

对此问题的研究有三个基本的结果。一种是使用简单无监督学习规则的竞争学习方法.但它缺乏外部信息.难以确定适台映射的隐层结构。第二条途径是假设一十内部(隐层)的表示方法,这在一些先约条件下是台理的。

 

另一种方法是利用统计手段设计一个学习过程使之能有技地实现适当的内部表示法,Hinton等人(1984年)提出的Bolzmann机是这种方法的典型例子.它要求网络在两个不同的状态下达到平衡,并且只局限于对称网络。

 

Barto和他的同事(1985年)提出了另一条利用统计手段的学习方法。

 

但迄今为止最有教和最实用的方瑶是Rumelhart、Hinton和Williams(1986年)提出的一般Delta法则,即反向传播(BP)算法。

 

Parter(1985年)也独立地得出过相似的算法,他称之为学习逻辑。此外,Lecun(1985年)也研究出大致相似的学习法则。

 

Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些?

 

若果对你有帮助,请点赞。神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。

 

现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用于解决不同的问题),使初始解根据这个方向和步长移动后,能使目标函数的输出(在神经网络中就是预测误差)下降。

 

然后将它更新为新的解,再继续寻找下一步的移动方向的步长,这样不断的迭代下去,目标函数(神经网络中的预测误差)也不断下降,最终就能找到一个解,使得目标函数(预测误差)比较小。

 

而在寻解过程中,步长太大,就会搜索得不仔细,可能跨过了优秀的解,而步长太小,又会使寻解过程进行得太慢。因此,步长设置适当非常重要。

 

学习率对原步长(在梯度下降法中就是梯度的长度)作调整,如果学习率lr=0.1,那幺梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度,而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。

 

因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长,使用的是可变学习率,它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整,再根据学习率决定步长。

 

机制如下:ifnewE2/E2>maxE_inc%若果误差上升大于阈值lr=lr*lr_dec;%则降低学习率elseifnewE2

 

卷积神经网络算法是什幺?

 

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。

 

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习(deeplearning)的代表算法之一。

 

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

 

卷积神经网络的连接性:卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接(sparseconnection),即相比于前馈神经网络中的全连接,卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分,而非全部神经元相连。

 

具体地,卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素(神经元)都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。

 

卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果,提高了网络结构的稳定性和泛化能力,避免过度拟合,同时,稀疏连接减少了权重参数的总量,有利于神经网络的快速学习,和在计算时减少内存开销。

 

卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数,该性质被称为权重共享(weightsharing)。

 

权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分,后者虽然使用了稀疏连接,但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样,减少了卷积神经网络的参数总量,并具有正则化的效果。

 

在全连接网络视角下,卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验(pirior),即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0(但感受野可以在空间移动);且在一个通道内,所有神经元的权重系数相同。

 

问一下大家神经网络算法有多少种啊,说能科普一下啊

 

常见的深度学习算法主要有哪些?

 

深度学习常见的3种算法有:卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

 

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习的代表算法之一。

 

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。

 

生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习模型,是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。

 

神经网络算法是什幺?

 

 

Introduction——————————————————————————–神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

 

很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什幺。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

 

“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(ANNs)”。在本文,我会同时使用这两个互换的术语。

 

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成,它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

 

在这里有一个难题:我们对生物学上的神经网络知道的不多!因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们所知道的只是神经元基本的结构。

 

Theneuron——————————————————————————–虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元,但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

 

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

 

Synapses负责神经元之间的连接,它们不是直接物理上连接的,而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

 

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。

 

最后,dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses,再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元,人工的神经网络也有基本的神经元。

 

每个神经元有特定数量的输入,也会为每个神经元设定权重(weight)。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

 

然后,神经元会计算出权重合计值(netvalue),而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值(threshold),而当权重合计值大于临界值时,神经元会输出1。

 

相反,则输出0。最后,输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

 

Learning——————————————————————————–正如上述所写,问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢?

 

世界上有很多不同的训练方式,就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。

 

由于结构体系的不同,训练的规则也不相同,但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

 

然后训练规则会调整所有需要的权重值(这是网络中是非常复杂的),而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。

 

非监管方式的规则无需教师,因为他们所产生的输出会被进一步评估。

 

Architecture——————————————————————————–在神经网络中,遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

 

因为有太多不同种类的网络,由简单的布尔网络(Perceptrons),至复杂的自我调整网络(Kohonen),至热动态性网络模型(Boltzmannmachines)!

 

而这些,都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”,输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层(因为用户看不见这些层,所以见做隐蔽层)。

 

这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层,而用户则可以看到最终结果。现在,为免混淆,不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。

 

对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构,但我们还不清楚神经网络实际做些什幺。

 

TheFunctionofANNs——————————————————————————–神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。

 

分类式网络可以接受一组数,然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类(类别是由所提供的训练决定的)。

 

更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达,该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。

 

例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序,如签名、面部、指纹识别等。

 

TheUpsandDownsofNeuralNetworks——————————————————————————–神经网络在这个领域中有很多优点,使得它越来越流行。

 

它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据,这对于很多系统都很重要(例如雷达及声波定位系统)。很多神经网络都是模仿生物神经网络的,即是他们仿照大脑的运作方式工作。

 

神经网络也得助于神经系统科学的发展,使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度!前途是光明的,但现在…是的,神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。

 

神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯,即是同时处理多项数据。因此,要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

 

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑:训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等,还有其它更多因素。

 

因此,随着时间越来越重要,大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

 

NN神经网络,NeuralNetworkANNs人工神经网络,ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的,专门针对复杂科学计算的新型计算模式。

 

这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”,其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”,而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”,所以这种计算方式叫网格计算。

 

这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势,一个是数据处理能力超强;另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。

 

简单地讲,网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

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