^{第5章 神经网络(Neural Networks)}

1.神经元模型

1.1 神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分

1.2 阈值(threshold)，亦称bias

1.3 M-P神经元模型

• 激活函数(activation function)，亦称响应函数
• 理想中的激活函数：阶跃函数

将输入值映射为输出值”0”或”1”

• 典型的激活函数：Sigmoid函数

将可能在较大范围内变化的输入值挤压到(0,1)输出值范围内

2.感知机与多层网络

2.1 感知机(perceptron)

2.1.1 由两层神经元组成

• 输入层：接收信号后传递给输出层
• 输出层：M-P神经元

2.1.2 感知机能容易地实现逻辑与、或、非运算

2.2 哑节点(dummy node)

2.2.1 统一权重和阈值的学习为权重的学习

2.2.2 感知机学习规则

• 对训练样例(x,y)，若当前感知机的输出为
• 感知机权重调整规则

2.2.3 学习率(learning rate)

• 太大则容易振荡，太小则收敛速度又会过慢

2.3 单层功能神经元(functional neuron)网络

2.3.1 对线性可分(linearly sparable)问题的学习过程一定会收敛(converge)

2.3.2 对线性不可分问题的学习过程难以收敛，将会发生振荡(fluctuation)

2.4 多层功能神经元网络

2.4.1 隐层或隐含层(hidden layer)

2.4.2 多层前馈神经网络(multi-layer feedforward neural networks)

3.误差逆传播算法

3.1 误差逆传播(error BackPropagation,简称BP)算法

上图网络中有(d+l+1)*q+l个参数需要确定：

输入层到隐层的d*q个权值、隐层到输出层的q*l个权值、q个隐层神经元的阈值、l个输出层神经元的阈值。

• 策略：梯度下降(gradient descent)

算法过程：

3.2 累积误差逆传播(accumulated error backpropagation)

• 与标准BP算法的区别
• 标准BP算法
• 每次更新只针对单个样例
• 参数更新得非常频繁
• 对不同样例进行更新的效果可能出“现抵”消现象
• 往往需进行更多次数的迭代
• 在训练集D非常大时标准BP往往会更快获得较好的解
• 累积BP算法
• 直接针对累积误差最小化
• 参数更新的频率低得多
• 在读取整个训练集D一遍后才对参数进行更新

3.3 试错法(trial-by-error)

解决如何设置隐层神经元的个数问题

3.4 过拟合防止策略

3.4.1 早停(early stopping)

将数据分成训练集和验证集，训练集用来计算梯度、更新连接权和阈值，验证集用来估计误差，若训练集误差降低但验证集误差升高，则停止训练，同时返回具有最小验证集误差的连接权和阈值

3.4.2 正则化(regularization)

基本思想是在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分，例如连接权与阈值的平方和

加入正则项的误差目标函数

4.全局最小(global minimum)和局部最小(local minimum)

4.1 参考图

4.2 最为广泛的参数寻优方法

• 基于梯度的搜索
• 负梯度方向是函数值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解
• 若误差函数在当前点的梯度为零，则已达到局部极小，更新量将为零，这意味着参数的迭代更新将在此停止

4.3 试图“跳出”局部极小策略

• 以多组不同参数值初始化多个神经网络
• 模拟退火(simulated annealing)
• 随机梯度下降(stochastic gradient descent)
• 遗传算法(genetic algorithms)

5.其他常见神经网络

• RBF(Radial Basis Function，径向基函数)
• ART(Adaptive Resonance Theory，自适应谐振理论)
• SOM(Self-Organizing Map，自组织映射)
• 级联相关网络
• Elman网络
• Boltzmann机

6.深度学习

7.阅读材料

• N-P神经元模型使用最为广泛，但还有一些神经元模型也受到关注，如考虑了电位脉冲发放时间而不仅是累积电位的脉冲神经元(spiking neuron)模型
• 神经网络是一种难解释的“黑箱模型”，但已有一些工作尝试改善神经网络的可解释性，主要途径是从神经网络中抽取易于理解的符号规则。

原文：https://www.cnblogs.com/rongguohao/p/10996488.html