人工智能产品的道路:神经元和神经网络

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深入学习可以说是“人工智能”波“火热的根本原因,是因为它的崛起,包括深度神经网络,神经网络和卷积神经网络的语音识别,Bottleneck Breakthrough,之前的基础的自然语言处理技术和计算机视觉技术的突破。要了解深层次的学习,首先要了解“深层学习”的前身、神经网络和神经元的概念。
<>>>1,神经元的组成>强>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
神经元可以说是深层学习中最基本的单元。几乎所有的深学习网络都是由不同的神经元组成的。
一个完整的神经元由“线性模型”和“激励函数”两部分组成。如果以前的文章中已经看到过,认为“线性回归”和“激励函数”的概念可以作为概念的回忆。
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<(2)激发函数类型 >

激励功能是很多应用场景也不同,除了常见的 Sigmoid函数上面提到的,还有更多的递归神经网络(神经网络)的双曲正切函数,主要用于美国有线电视新闻网(卷积神经网络)热鲁函数,线性函数等。 >

这里不是列举他们的整体形象,公式和函数,每个激励功能有自己的“个性”(特点),根据算法模型和不同的应用场景,将使用不同的配置的激励作用,当然,最终的目的只有一个,就是让模型更好的拟合算法更快的收敛速度,


>强>>,神经网络>强>>>>>>
>强> 1的成分。神经网络 >
事实上,神经网络是多个神经元的横向和纵向叠加。最简单和最基本的神经网络可以用来表示以下图表中的
通常分为以下三个层次: >
输入层:直接接受输入的向量,通常不处理数据,不计算神经网络的层数。 >
在神经网络中最重要的部分是强>的隐藏层。它可以是一层,也可以是N层。隐藏层中的每个神经元都将处理数据。 >
输出层> > >强>用于输出整个网络处理的值。这个值可能是一个分类向量值,也可能是一个连续值,类似于线性回归产生的值。 >
>强> 2。神经网络工作流 > >
对神经元的初步理解是连接的,数据通过端到端的方式传递,神经元的输出将成为下一个输入层神经元。x向量中任意维的分量将在整个神经网络中逐层处理。
神经网络的强度可以调整神经网络的数目、网络的拓扑结构和神经元的参数,从而改变输入向量x上不同维数的处理方式,从而达到不同的训练目的。这也是一个很大的原因,DNN,RNN和美国有线电视新闻网已经成为最热门的人工智能。(事实上,DNN,但在结构上,它可以简单的理解为在数层,导致特征提取和抽象能力的提高增加)


当然,随着网络层数的增加,拓扑的复杂性也会带来整个神经网络的副作用和问题,如容易陷入局部最优解,梯度会严重消失。这是需要在后续行动中加以讨论和深化的东西。

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