人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在計算機上執(zhí)行以生物啟發(fā)的模擬,以執(zhí)行某些特定任務(wù),例如聚類,分類,模式識別等。一般來說,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是配置為執(zhí)行特定任務(wù)的人工神經(jīng)元的生物學(xué)啟發(fā)網(wǎng)絡(luò)。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含大量人工神經(jīng)元,稱為神經(jīng)元,它們排列成一系列層。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下,軸突的輸出類似于輸出單元。因此,使用基本生物神經(jīng)元的工作對ANN進行建模。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以視為加權(quán)有向圖,其中人工神經(jīng)元是節(jié)點,權(quán)重的有向邊是神經(jīng)元輸出和神經(jīng)元輸入之間的連接。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以圖形形式和矢量形式從外部世界接收輸入。這些輸入在數(shù)學(xué)上用符號x(n)表示n個輸入。
每個輸入乘以其相應(yīng)的權(quán)重。權(quán)重是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來解決問題的信息。通常,權(quán)重代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部神經(jīng)元之間的互連強度。
加權(quán)的輸入全部在計算單元(人工神經(jīng)元)中匯總。如果加權(quán)總和為零,則添加偏置以使輸出不為零或擴大系統(tǒng)響應(yīng)。偏差的權(quán)重和輸入始終等于“ 1”。
該總和對應(yīng)于從0到無窮大的任何數(shù)值。為了限制響應(yīng)以達到期望值,設(shè)置了閾值。為此,總和通過激活函數(shù)傳遞。
激活功能是用于獲得所需輸出的傳遞函數(shù)的設(shè)置。有線性和非線性激活函數(shù)。
一些常用的激活函數(shù)是-二值,S形(線性)和tan雙曲S形函數(shù)(非線性)。
二進制-輸出只有兩個值0和1。為此,設(shè)置了閾值。如果凈加權(quán)輸入大于1,則假定輸出為1,否則為零。
乙狀雙曲線—此函數(shù)具有“ S”形曲線。在此,tan雙曲函數(shù)用于估計凈輸入的輸出。該函數(shù)定義為— f(x)=(1/1 + exp(-?x)),其中? —陡度參數(shù)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四種不同用途
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別
模式識別是對機器如何觀察環(huán)境,學(xué)會從背景中區(qū)分出感興趣的模式以及對模式的類別做出合理合理的決定的研究。
模式的一些示例是-指紋圖像,手寫文字,人臉或語音信號。
給定一種輸入模式,其識別涉及以下任務(wù)-
· 有監(jiān)督的分類-給定的輸入模式被標識為預(yù)定義類的成員。
· 無監(jiān)督分類-模式已分配到迄今未知的類別。
因此,這里的識別問題實質(zhì)上是分類或分類任務(wù)。
模式識別系統(tǒng)的設(shè)計通常涉及以下三個方面:
· 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理
· 數(shù)據(jù)表示
· 做決定
用于模式識別的方法
· 模板匹配
· 統(tǒng)計
· 句法匹配
· 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
遵循用于模式識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)-
· 多層感知器
· Kohonen SOM(自我組織圖)
· 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBF)
機器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
· 多層感知器(監(jiān)督分類)
· 反向傳播網(wǎng)絡(luò)(監(jiān)督分類)
· Hopfield網(wǎng)絡(luò)(用于模式關(guān)聯(lián))
· 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(無監(jiān)督聚類)
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),架構(gòu)用于深度學(xué)習(xí)-
· 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
· 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
· 多層感知器(MLP)
· 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上述就是關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用相關(guān)介紹,想了解更多關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息,請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。