神经网络与深度学习简介，神经网络与深度学习8章

时间：2022-09-22 15:58:44   来源：www.xiaofamao.com    作者：喵喵

循环神经网络( Recurrent Neural Network，RNN )以序列数据为输入，在序列的前进方向上递归，并且所有节点)循环单元)链接的递归神经l前馈型神经网络如前一章所述，其特征是至少有一个隐藏层。 上述超级女友判定机其实是神经网络，可以接受基础输入，通过隐层的线性、非线性变化最终达到输出。

只有满足这些条件，神经网络的函数拟合能力才会出现。 如下图所示，首先简单谈谈人工智能，然后通过一个点的分类任务介绍神经网络，并共享解决该任务的python的完整代码。 因此，希望给定样本I的坐标x_i，并使神经网络计算后的结果f(x_I )尽可能接近y_i。

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由于神经网络求解涉及高维非凸优化问题的求解，发现用python的least_squares直接求解目标函数不能得到十分满意的结果(感兴趣的读者尝试不同的参数初值，最后的分类情况利用单层神经网络可以在二维平面上划出决策边界线。 下图为探测器的分类效果。 神经网络此时已经可以致力于语音识别、图像识别、自动驾驶等多个领域。

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神经网络的发展历史是曲折的，有时上天，有时在街头无人问津的时段坠落，中途经历了几次大起大落。 第一章为绪论，概述人工智能、机器学习、深度学习，使读者全面了解相关知识。 由此看来，人工智能是指能够具有自我学习能力的计算机。 通过自我学习，最终可以像人脑一样拥有自己的判断能力。

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图9.6表示学习率为0.9、最初的训练元组为x={ 1，0，1 }、班级编号为Y=1的多层前馈神经网络。 目前，我对机器学习也还处于入门阶段，对很多名词还是一知半解(机器学习中的很多术语本身也觉得模棱两可)，对很多公式也很少求解。 因此，这篇文章试图复述通过自己的语言和理解所学到的知识，希望大牛们能大刀阔斧地纠正。

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可以考虑使用多层神经网络进行尝试，例如在前面的探测器模型中增加更多的层。 首先，层次后面的每个神经元用自己的函数处理从前一层传递的信息，输出实数，然后将实数输入到下一层的每个神经元中。 这个时间到1969年结束，这个时期可以看作是神经网络的第一次高潮。 因此，在图5的整个神经网络中，输入了成为判定对象的类型的点的二维坐标，输出了点所属的类型。

年，Hinton在《Science》及相关期刊发表论文，首次提出了深层信念网络的概念。

 

 

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