机器学习中有一个重要的算法,那就是人工神经网络算法,听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然,这种算法能够解决很多的问题,因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。
1.神经网络的来源
我们听到神经网络的时候也时候近一段时间,其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验,发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法诞生以后,神经网络的发展进入了一个热潮。
2.神经网络的原理
那么神经网络的学习机理是什么?简单来说,就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元,神经元处理以后再进行整合,最后得出了看到的是正确的结论。这就是大脑视觉识别的机理,也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。
3.神经网络的逻辑架构
让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中,分成输入层,隐藏层,和输出层。输入层负责接收信号,隐藏层负责对数据的分解与处理,最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元,可以认为是模拟了一个神经元,若干个处理单元组成了一个层,若干个层再组成了一个网络,也就是”神经网络”。在神经网络中,每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型,逻辑回归模型接收上层的输入,把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程,神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。
4.神经网络的应用。
图像识别领域是神经网络中的一个著名应用,这个程序是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过这个程序可以识别多种手写数字,并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。可以看出,随着层次的不断深入,越深的层次处理的细节越低。但是进入90年代,神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速,神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机算法取代了神经网络的地位。
在这篇文章中我们大家介绍了关于神经网络的相关知识,具体的内容就是神经网络的起源、神经网络的原理、神经网络的逻辑架构和神经网络的应用,相信大家看到这里对神经网络知识有了一定的了解,希望这篇文章能够帮助到大家。
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