MLP(多层神经网络)介绍

最新推荐文章于 2025-02-08 02:45:20 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： MLP ANN 人工神经网络 反向传播网络 感知器
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本文介绍了多层神经网络（MLP）的基本概念，包括其特点、分类、反向传播网络（BPN）的原理和感知器类型。文章还探讨了梯度下降法在训练过程中的作用，并展示了使用C#实现MLP的代码示例，涉及了训练过程和权重更新。同时，指出了MLP的缺陷，如隐层节点选择困难、学习速率和动量常数调整等问题。

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写在前面的

       接触神经网络(ANN)的时间很长了，以前也只是学了学原理，做过一个BPN的练习，没有系统的总结过，最近看Torch的源码，对MLP有了更多的了解，写写自己学到的东西吧，算是做了一次总结！

ANN的特点

(1) 高度的并行性

人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组合而成，虽然每个单元的功能简单，但大量简单单元的并行活动，使其对信息的处理能力与效果惊人。

(2) 高度的非线性全局作用

神经网络系统是由大量简单神经元构成的，每个神经元接受大量其他神经元的输入，通过非线性输入、输出关系，产生输出影响其它神经元。网络就是这样互相制约相互影响，实现从输入状态空间到输出状态空间非线性映射的。网络的演化遵从全局性作用原则，从输入状态演化到终态而输出。从全局观点来看，网络整体性能不是网络局部性能的简单迭加，而表现某种集体性行为；而电脑遵从串行式局域性操作原则，每一步计算与上一步计算紧密相关，并对下一步产生影响，问题是通过算法逐步进行处理的。

(3) 良好的容错性与联想记忆功能

人工神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆，而所记忆的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具有良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原等模式信息处理工作。

十分强的自适应、自学习功能人工神经网络可以通过训练和学习来获得网络的权值与结构，呈现出很强的自学习能力和对环境的自适应能力。

ANN分类

 

BPN(Back Propagation Net)

 

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