神经网络学习笔记（三）：三种典型的架构

最新推荐文章于 2024-11-03 21:24:42 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/yaos/p/6940674.html
本文介绍了几种常见的神经网络结构，包括单层前馈神经网络、多层前馈神经网络（含隐蔽层）、以及链型网络（带反馈机制）。通过对比不同类型的神经网络结构，帮助读者理解它们之间的区别和应用场景。

Single-Layer Feedforward Networks（单层前馈神经网络）

SLFN

Multi-Layer Feedforward Networks（多层前馈神经网络）

MLFN

MLFN结构的特点就是多了隐蔽层（hidden layers）。之所以叫隐蔽层是因为神经网络这一部分不能直接被输入和输出_看到_。

Recurrent Networks（链型网络）

链型网络比较复杂，如：

一种链型网络

这个链型网络没有隐蔽层，但是有 feedback。每个神经元的输出信号会反馈到其他所有神经元的输入信号。

一种链型网络

这是另一种链型网络，带有隐蔽层。

转载于:https://www.cnblogs.com/yaos/p/6940674.html

必须了解的8种神经网络架构
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带有非线性单元的循环网络通常是很难分析的，它们会以许多不同的方式表现出来：稳定状态，振荡，或遵循不可预测的混沌轨迹。整个网络每个二进制单元的“配置”都对应了能量的多与少，二进制单元的阈值决策规则会让网络的配置朝着能量函数最小化的方向进行。其次，其学习的延展性不好，这意味着在具有多个隐藏层的网络中，它的学习时间是非常慢的。而后时间来到了ILSVRC2012年的比赛，由ImageNet提供了120万张的高清训练数据，目的是训练一个可以分类出图像属于一千类中每一类的概率的模型，并以此来进行图像的识别。
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全连接层的引入可以增加网络的灵活性和表达能力，使其能够适应各种复杂的任务，并进行准确的分类和预测。然而，随着网络层数的增加，全连接层的参数量也会大幅增加，导致计算量增加和过拟合的风险，因此需要适当的正则化和优化策略来处理。通过交替堆叠多个卷积层和池化层，CNN能够逐渐提取出抽象和高级的特征，并在全连接层中进行进一步的处理和分类。：全连接层也称为密集连接层或输出层，是神经网络中的一种常见层类型。参数共享：卷积层中的每个滤波器都使用相同的权重参数对输入数据进行卷积操作，从而减少了参数数量，降低了模型复杂度。
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我们通过继承nn.Module来定义神经网络，并在__init__方法中初始化神经网络的层。每个nn.Module子类都在forward方法中实现对输入数据的操作。super().__init__() # 调用父类 nn.Module 的构造函数self.flatten = nn.Flatten() # 定义一个将输入展平（从二维28x28转为一维784）的层# 定义一个顺序容器，包含一系列线性层和ReLU激活函数。
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其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；(3)非线性映射能力当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则一般利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量很少时，建立精确的数学模型很困难时，神经网络的非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻的了解，但是同时能达到输入与输出的映射关系，这就大大简化设计的难度。...
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神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律
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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
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