12、随机权重神经网络与深度学习算法在不同场景的应用

随机权重神经网络与深度学习算法在不同场景的应用

在当今科技发展中，随机权重神经网络和深度学习算法在多个领域展现出了巨大的应用潜力。本文将详细介绍随机权重神经网络在唾液抗氧化剂水平检测中的应用，以及深度学习算法在动态触摸模式分类中的应用。

随机权重神经网络在唾液抗氧化剂水平检测中的应用

随机权重神经网络（RBNs）在过去几十年中出现了多种变体，如随机径向基函数、随机向量功能链接（RVFLs）、极限学习机（ELMs）和随机厨房水槽的加权和。RBNs的假设空间可以形式化为非线性函数的加权和：
[y(x) = \sum_{n=1}^{N} \beta_n\varphi_n(x) = \sum_{n=1}^{N} \beta_n\varphi(w_nx + b_n)]
其中，(x \in R^D) 是输入模式，(w_n \in [-1; 1]^D) 和 (b_n \in R) 是表征神经元的参数，(\beta \in R^N) 是输出权重向量，(\varphi) 是一个非线性激活函数 (R^D \to R)。

在实际应用中，RBNs使用简化的训练过程，预先为隐藏神经元的参数 (w_n) 和 (b_n) 设置随机值。这种先验分布的质量决定了学习和预测阶段的计算成本，同时，适当的设计策略可以使推理函数非常适合超受限数字设备，几乎任何商用微控制器都可以进行推理阶段。

给定一组标记数据 (T = {(x_i, y_i), i = 1, …, Z, x_i \in [0, 1]^D, y_i \in [-1; 1]})，RBNs的训练阶段是调整自由参数 (\beta_n) 以最小化损失函数。通常采用正则化均方误差：
[\min_{\beta} {|y