神经网络常用的训练方式,神经网络训练的步骤是

深度神经网络是如何训练的？

Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。

反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。

后来看了LiFeiFei的StanfordUniversityCS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition，我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。

沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。

当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习，最好能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。

这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象，正如我们在布尔线路中做的那样。

例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。

这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可AI爱发猫。

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。

BP算法实现步骤（软件）：1）初始化2）输入训练样本对，计算各层输出3）计算网络输出误差4）计算各层误差信号5）调整各层权值6）检查网络总误差是否达到精度要求满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2）注：改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率（这个似乎不错)及引入陡度因子。

深度神经网络具体的工作流程是什么样的？

第一，深度神经网络不是黑盒，个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量，没有超出科学解释的现象发生。

第二，深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的，就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。

第三，深度神经网络是一个很初级的特征自动提取器。说初级因为简单粗暴。以前为了节约算力特征关键模型都是人工亲自设定。而现在这部分工作随着算力的提高可以自动化。

所以从某种意义上来说深度神经网络也是一种自动编程机，但和人们相比，一点点小小的自动化都需要很多很多的计算力支持，这一点也不重要，重要的是，它能工作(手动英文)。那么深度神经网络究竟是什么呢？

它是一个能迭代更新自己的特征提取算法。现在这个算法可是像全自动高级工厂，数据往里一丢，不得了！整个工厂里面所有机器都动了起来。没见过的小伙伴当场就被吓呆瓜了，用流行的话说叫懵住。

几千只机械手把数据搬来搬去，拿出魔方一样的盒子装来装去又倒出来。整个场面就叫一个震撼。算法运行规模也更大了。

什么神经网络训练学习？学习有哪几种方式？

神经网络应用分几个具体步骤？

如何训练深度神经网络

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deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。

deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。度学习的概念源于人工神经网络的研究。

含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。

每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。

它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。

Hopfield 神经网络有哪几种训练方法

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。

这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

（2）反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。

Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。

由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。

在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。

有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。

当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。

此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。

为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。

一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。

“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。

混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。

混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。

人工智能中神经网络训练过程