1、神经网络系统的算法与架构探索

神经网络系统的算法与架构探索

1. 神经网络概述

受人类大脑结构的启发，人工神经网络凭借直接从数据中学习来解决复杂或棘手问题的能力，在模式识别、优化、编码、控制等领域得到了广泛应用。它通常由大量相互连接的简单处理单元（神经元）组成，通过根据输入数据调整连接强度来学习解决问题。而且，神经网络能够通过学习轻松适应新环境，处理噪声、不一致、模糊或概率性的信息。

2. 径向基函数网络学习的统计理论

2.1 径向基函数网络基础

径向基函数网络是一种重要的神经网络类型。在学习方面，它涉及监督学习，即通过已知的输入 - 输出对来训练网络。线性模型是其学习过程中的重要组成部分，在训练中起着关键作用。

2.2 学习相关概念

• 偏差和方差 ：这是评估模型性能的重要指标。偏差反映了模型的平均预测与真实值之间的差异，方差则体现了模型在不同训练数据集上的波动程度。
• 交叉验证 ：用于选择合适的模型复杂度，通过将数据集划分为训练集和验证集，多次训练和验证来评估模型的泛化能力。
• 岭回归 ：是一种正则化方法，通过在损失函数中添加正则化项来防止过拟合。
• 前向选择 ：逐步选择对模型性能提升最大的特征或节点，以构建更有效的网络。

2.3 网络性能的理论评估

• 贝叶斯和统计力学方法 ：从概率和统计的角度对网络性能