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AI产品之路:神经元与神经网络

作者:互联网舆情网 阅读次数: 时间:2019-05-31 17:40:55

摘要:作者:免费深度学习,可以说是“人工智能的浪潮中,”火热的根本原因,是因为它的崛起,包括突破性的深层神经网络,递归神经网络和卷积神经网络,使语音识别,自然语言处理和计算机视觉等基本技术突破瓶颈以前。而要了解学习的深入,我们必须先了解“深度学习”的前身,神经网络和神经元的概念。首先,可以说是构成学习单位的最基本元素的深度神经元的神经元,几乎所有的深学习网络是由神经元

作者:免费

深入研究,可以说是“人工潮”火热的根本原因,是因为它的崛起,包括突破性的深层神经网络,递归神经网络和卷积神经网络,使语音识别,自然语言处理和计算机视觉等基本技术突破以往瓶颈。而要了解学习的深入,我们必须先了解“深度学习”的前身,神经网络和神经元的概念。

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首先,神经元的结构

神经元可以说是学习单位的最基本元素的深度,几乎所有的深学习网络为神经元的组合在一起,以不同的方式。

一个完整的神经元由两个部分组成,即“线性模式”和“激活函数”。如果您已经阅读以前的文章,我相信你能回忆起“回归”和“激活功能”的概念,

1。线性模型

(1)构成

假设线性模型函数:? Y = WX + B(具有非常熟悉的木材),其中x是1XN矩阵的向量,其中每一个的矩阵值表示样品的特性值,w是权重矩阵NX1(对应向量所占据比重) ,b是偏压术语。

(2)工作流

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为了确定一个苹果作为一个例子的质量,我们假设y表示质量变量,x是1×3矩阵,w是3×1矩阵(忽略偏移0)是如下

x的矩阵中的“1,2,3”的值的值,以提取表示特征矢量数据。

在“0瓦特矩阵。2,0.6,0.7右“表示每个特征向量大小的权重值。

这两个矩阵相乘,最终将是一个实数(与数学矩阵运算,并非所有的将是真正的哦?)

1X0.2 + 2X0.6 + 3X0.7 = 3。五

得到的3。出的5个苹果,我们配合质量被认为是Y1,使用这个值已经校准,真正的好品质Y0做不好,你可以得到,当然拟合误差值和数据的真正价值,这是真的的计算海量数据计算

我用中总误差函数的定义来共享第一章“线性回归”

为了描述所有的数据之间的关系通过此功能适合真正的价值,目的是和机器学习,最终是要找到损失和W,B的要求遵守之间的映射关系

在上述“线性模式”操作流程,性质,和机器学习单神经元“线性回归”过程是没有区别的

2。激活功能

效果(1)的激活函数

位于线性模型后一个神经元的激活函数,也翻译成激活函数。它的作用是双重的:

加入“非线性”根据不同训练用途的需求的因素,数学函数映射

为什么要加入“非线性”的因素,这是因为“真实世界”的数据不能全部是线性的,如果你被迫使用“线性模式”以适应非线性数据,最终的结果肯定是“欠拟合”

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如何理解数学函数映射的,在哪里得到乙状结肠功能的最常见的例子

乙状结肠函数的定义:

到激励线性模型函数事先“Y = WX + b”的已经通过一个真实的动作(ⅰ。?。在的3前。5)

可以得出如下

乙状结肠激活功能变得

下图显示的图形Sigmoid函数,该图像中可以看出,第一至x“的线性模型”被映射到z(z为实数理论上可以是任何尺寸的),并且后沿z重新通电第一映射函数,最终输出将不可避免地为实数[0,1],其实现的数学函数的映射。

因此,能够实现简单的概率分类判断,假设“0”和“1”分别表示概念,那么最终输出在区间[0,1],更接近“1”,代表的是更容易是“1”的概念,表示

类(2)的激活函数

种类太多的活化的功能,应用场景也不同,除了上面提到的更常见的Sigmoid函数,存在用于双曲正切函数的RNN(递归神经网络),多为CNN(卷积神经网络)RELU功能,和其它函数的线性。

这里不一一列举它们的公式和函数的图像,总之,每个激励功能都有它自己的“个性”(特征),这取决于模型和算法的应用场景将与不同的激活函数中使用,当然,最终只有一个目的是为了让模型算法收敛速度快,配合好

二,神经网络1。组成的神经网络

神经网络,事实上,多个神经元的水平和垂直堆叠,最简单和最基本的神经网络可以通过下面的图表示。

通常分为以下三种:

输入层:用于接受输入向量的直接责任,该数据通常不与处理,不包括在该神经网络层。

隐藏层:是整个神经网络中最重要的部分,它可以是一个层,每个神经元也将是一个N层,用于数据处理的隐藏层。

输出层:用于处理的整个网络的输出值,这个值可以是分类的值,它可以是作为一个类似的线性回归产生的连续值。

2。神经网络的工作流程

初步地理解神经元是由被首尾相连的数据传输,并实现了绘图的方式,在一个输出神经元,下一层将成为输入神经元。对于向量X的尺寸的任何部件将被视为由层神经网络的整个层。

强大的神经网络是,我们可以调整的网络拓扑和神经元的神经网络参数,层的数目改变为在数学维向量x不同的输入处理模式,然后达到不同训练目的。它也像后来DNN,RNN,CNN已经成为当前人工智能热的重要原因。(事实上,DNN,但在结构上,它可以简单地理解为层数量的增加,并因此带来增强的特征提取和抽象能力)

当然,与在网络中,复杂的拓扑结构的层的数量的增加,随之而来的副作用和问题会带来整个神经网络,如容易陷入局部最优解,梯度消失,并且严重的问题。这也是后续需要探索和加深对事物的理解。

结束。

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