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人工神经网络 (Artificial Neural Network#xff0c;简写为ANN)也简称为神经网络 (NN)#xff0c;是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络#xff0c;由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号#xff0c…一、神经网络
人工神经网络 (Artificial Neural Network简写为ANN)也简称为神经网络 (NN)是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号树突接收到输入信号然后对信号进行处理通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图: 1.1 神经元
那怎么构建人工神经网络中的神经元呢?
受生物神经元的启发人工神经元接收来自其他神经元或外部源的输入每个输入都有一个相关的权值w它是根据该输入对当前神经元的重要性来确定的对该输入加权并与其他输入求和后经过一个激活函数 f计算得到该神经元的输出[参考]。
一个简单的神经元如下图所示 使用数学公式表示就是 可见一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后经一个非线性传递函数得到一个标量结果。 1.2 神经网络
那接下来我们就利用神经元来构建神经网络相邻层之间的神经元相互连接并给每一个连接分配个强度如下图所示: 神经网络中信息只向一个方向移动即从输入节点向前移动通过隐藏节点再向输出节点移动网络中没有循环或者环。其中的基本构件是: 输入层: 即输入x的那一层 输出层:即输出y的那一层 隐藏层: 输入层和输出层之间都是隐藏层 特点 同一层的神经元之间没有连接。第N层的每个神经元和第N-1层的所有神经元相连(这就是full connected的含义)第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。每个连接都有一个权值。 1.3 神经元的工作方式
人工神经元接收到一个或多个输入对他们进行加权并相加总和通过一个非线性函数激活函数产生输出。 二、神经网络优缺点 优点 精度高性能优于其他的机器学习方法甚至在某些领域超过了人类 可以近似任意的非线性函数 随之计算机硬件的发展近年来在学界和业界受到了热捧有大量的框架和库可供调用 缺点黑箱很难解释模型是怎么工作的 训练时间长需要大量的计算力 网络结构复杂需要调整超参数 小数据集上表现不佳容易发生过拟合
