ML_04 neuronale Netze 神经网络

本文深入探讨感知机算法原理,包括学习过程、问题及优化方法,并延伸至神经网络,讲解多层神经网络(MLNN)、激活函数选择、反向传播算法及优化策略如RPROP和Adam等。

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Perzeption 感知机 算法,这个看一下李航 统计学习方法 里面讲的很好理解

1. gegeben Lerndatenmenge PUN 一直学习数据正例和反例
2. Erzeuge der Gewichtsvektor w 随机生成w参数
3. während Zähler < Schwellenwert:
4. 	Wähle ein Trainingsbeispiel x in PUN zufällig
5. 	Wenn x in P:
6. 		wenn w*x>0(korrekter Klassifiziert)
7. 			dann tue nichts
8. 		wenn w*x<=0:
9. 			setze w<- w+x (这里是把那个系数设为1了
10. x in N
11. wenn alle x richtig klafisiert:
12. 	break
13. update zähler 

perzeption的问题:
两个几乎平行的向量间寻找,很容易振荡很久最后还是不拟合
在这里插入图片描述
解决方案就是用梯度下降法
或者是|w|>>|x|
那么拟合的速度很慢
所以需要归一化

Perzeptron -> Neuron

利用梯度下降法,那么就不能像用和perzeptron一样的aktivierungsfunktion
要求就是可微分differenzierbar 在0也可求导
perzeptron不能解决的问题就是表示XOR异或问题,但是通过很多的neuron的结合就可以实现
Kernel Perzeptron的算法
在这里插入图片描述
注意更新处a

MLNN 多层神经网络

在这里插入图片描述
xij: i-te Eingabe des Neuron j
wij: das Gewicht zwischen Neuron i und Neuron j
netj: ∑i=1nwijxij\sum_{i=1}^nw_{ij}x_{ij}i=1nwijxij Propagierungsfunktion
f(x): Aktivierungsfunktion
oj: Ausgabe des Neuron j
tj: Zielausgabe(target des Ausgabeneuron j
O: Mengen der Ausgabeneuron
Lj: direkte Nachfolger neuronen des Neurons j
真的不想打这些,没办法,考试有可能考
Nichtlinear-funktion:
1. Sigmoid=11+e−x,偏微分f(x)(1−f(x))\frac{1}{1+e^{-x}},偏微分f(x)(1-f(x))1+ex1,f(x)(1f(x))
2. Tangens Hyperbolius: f(x)=tanh(x),偏微分(1+f(x))(1-f(x))
在这里插入图片描述

Backpropagation Algorithm

随机得到w,然后求出估测结果值根据神经网络,然后根据与额定值的差来判断,
这样分配误差
在这里插入图片描述
这样调整
在这里插入图片描述
证明太长了。。。复习再推一遍

Problem/ Optimierung

Gradientabstieg 的优化 加入了
在这里插入图片描述
归一化每一步
在这里插入图片描述

学习率也要灵活

RPROP(Resilient Propogation)利用了归一化的每一步和学习率调整加速了收敛
Adam-Adaptive Moment Estimation 每一个参数要加入均值和方差
梯度的方差,这样就可以得到震动曲线的极小值了
在这里插入图片描述
要不然他就很容易在平坦的高原flaches Plateau上停止
初始化参数Xavier-Initialierung
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要考虑neuron j 进出的neuron数目
想要处理图的问题还是不可以Topologie

Cascade correlation cascade 相关性

为了能表示拓扑学,隐藏层的加入
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Dropout

由于神经网络太大,所以一起训练很不切实际,把他们分成子集,然后同时训练
在这里插入图片描述
gradient vanisching/ exploding 一开始的gradient 传到最底层的神经网络可能会出现的情况
改进方法gradient clipping 梯度修剪,给梯度设定阀值
residual learning 跳过层学习,使得底下的层可以接受更大的错误

内容概要:本文档是关于基于Tecnomatix的废旧智能手机拆解产线建模与虚拟调试的毕业设计任务书。研究内容主要包括:分析废旧智能手机拆解工艺流程;学习并使用Tecnomatix软件搭建拆解产线的三维模型,包括设备、输送装置等;进行虚拟调试以模拟各种故障情况,并对结果进行分析提出优化建议。研究周期为16周,涵盖了文献调研、拆解实验、软件学习、建模、调试和论文撰写等阶段。文中还提供了Python代码来模拟部分关键流程,如拆解顺序分析、产线布局设计、虚拟调试过程、故障模拟与分析等,并实现了结果的可视化展示。 适合人群:本任务书适用于机械工程、工业自动化及相关专业的本科毕业生,尤其是那些对智能制造、生产线优化及虚拟调试感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助学生掌握Tecnomatix软件的应用技能;②通过实际项目锻炼学生的系统建模和虚拟调试能力;③培养学生解决复杂工程问题的能力,提高其对废旧电子产品回收再利用的认识和技术水平;④为后续的研究或工作打下坚实的基础,比如从事智能工厂规划、生产线设计与优化等工作。 其他说明:虽然文中提供了部分Python代码用于模拟关键流程,但完整的产线建模仍需借助Tecnomatix商业软件完成。此外,为了更好地理解和应用这些内容,建议学生具备一定的编程基础(如Python),并熟悉相关领域的基础知识。
内容概要:本文档《Kotlin语言教程&案例之基础入门与核心应用》深入介绍了Kotlin这一现代编程语言的关键概念、核心技巧、应用场景及未来发展趋势。文档首先解析了Kotlin的核心概念,如空安全机制、扩展函数、数据类和协程等,强调了其简洁性、安全性和与Java的无缝交互。其次,通过类型推断和lambda表达式的实战讲解,展示了提升编程效率的方法。文档还列举了Kotlin在Android开发、后端服务、桌面应用和跨平台开发中的具体应用实例,特别是通过用户信息管理系统的代码案例,详细分析了数据类定义、扩展函数实现、协程处理异步查询以及密封类与when表达式的使用。最后展望了Kotlin的未来发展,包括多平台开发、与AI工具的集成以及在数据科学领域的潜力。; 适合人群:对编程有一定了解,尤其是对Java有基础,希望转向或深入了解Kotlin的开发者,以及对跨平台开发感兴趣的程序员。; 使用场景及目标:①学习Kotlin的核心概念,如空安全、扩展函数、数据类和协程等;②掌握提高编程效率的技巧,如类型推断和lambda表达式的使用;③理解Kotlin在不同应用场景下的实战案例,如Android开发、后端服务等;④探索Kotlin的未来发展方向,如多平台开发和与AI工具的集成。; 阅读建议:此资源不仅涵盖了Kotlin的基础理论,还包括大量实战案例,因此在学习过程中应结合实际代码进行练习,特别关注代码中的注释和逻辑,以便更好地理解和掌握Kotlin的特性和优势。
内容概要:该论文提出了一种针对超密集无线网络中移动性管理问题的非平稳在线学习方法,旨在解决传统优化方法在时变环境中无法实现长期最优性能的问题。文中主要介绍了MMBD/MMBSW算法,通过学习变化的吞吐量分布来解决频繁切换问题。理论分析和仿真结果显示,这些算法不仅在有限时间范围内能达到次线性遗憾性能,在无限时间范围内也有严格的遗憾界,并且优于3GPP协议,对实际超密集无线网络中常见的系统动态变化具有更强的鲁棒性。此外,文章还提供了详细的Python代码实现,包括算法的核心逻辑、仿真环境设置和主仿真函数,以及针对频繁切换、乒乓效应和切换失败问题的具体解决方案。 适用人群:通信工程领域的研究人员、无线网络优化工程师、机器学习爱好者以及对非平稳在线学习算法感兴趣的学者。 使用场景及目标:①研究和开发适用于超密集无线网络的高效移动性管理算法;②评估不同算法在处理频繁切换、乒乓效应和切换失败问题上的表现;③探索如何将移动性管理建模为在线学习问题,提高网络性能和用户体验。 其他说明:本文不仅提供了详细的算法实现和仿真代码,还深入分析了传统移动性管理协议的局限性以及在线学习方法的优势。对于希望深入了解非平稳在线学习在移动性管理中应用创新点的读者,本文提供了丰富的理论依据和技术细节。此外,文章还讨论了实际部署时需要考虑的因素,如计算复杂度、参数配置建议和与现有协议的集成方法。
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