神经网络

  • MP神经单元
  • 多层神经单元
  • 特点
  • 优点
  • 缺点
MP神经单元

关于平面直线方程h = ax + by +c = 0,等式左边大于零和小于零分别表示点在直线的一侧还是另一侧。

那么在n维平面时,直线的高维形式称为超平面,它的方程式如下:


屏幕快照 2018-02-26 下午1.55.36.png

神经元就是当h大于0时输出1,h小于0时输出0这么一个模型,它的实质就是把特征空间一切两半,认为两瓣分别属两个类。
这个模型有点像人脑中的神经元:从多个感受器接受电信号x1,x2,x3...xn进行处理(加权相加再偏移一点,即判断输入是否在某条直线的一侧)发出电信号(在正确的那侧发出1,否则不发信号,可以认为是发出0),这就是它叫神经元的原因。

MP神经单元缺点

1.首先它把直线一侧变为0,另一侧变为1,不可微,于是利用平滑的Sigmod函数(参照逻辑回归)替代。
2.只能切一刀。所以我们要引入多层神经网络。

多层神经单元

多层神经单元是指底层神经元的输出是高层神经元的输入,每砍一刀,其实就是使用了一个神经元。

  • 图像表示
    下面来看一个情景,该情景下无法用一超平面进行分割。


    屏幕快照 2018-02-26 下午3.37.18.png

    于是我们进行空间变化,变成如下情景。

屏幕快照 2018-02-26 下午3.37.23.png
  • 数学表示
屏幕快照 2018-02-26 下午2.24.18.png

a()是激活函数

二层网络就是


屏幕快照 2018-02-26 下午2.24.44.png

如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?

特点

模拟人脑构造,构造神经元

优点

(BP)很强的分线性拟合能力,学习规则简单,很强的鲁棒性,具有记忆能力、自学能力,误差反向传播,并行性好
(RBF)唯一最佳逼近特性,无局部最小问题,前反馈网络中RBF网络完成映射功能最优,分类能力好,收敛性比BP快非常多

缺点

没能力解释自己的推理过程及依据,数据不充分时,将无法工作,初值较敏感(使用AUTO-Encoder)

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