数据挖掘学习笔记之人工神经网络（二）

最新推荐文章于 2025-01-02 14:41:50 发布
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分类专栏： 数据挖掘算法解析指南
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/26456997
本文介绍了多层神经网络与反向传播算法，强调了sigmoid函数在可微阈值单元中的作用，以及反向传播如何通过梯度下降最小化误差。反向传播算法在多层网络中寻找权值，以实现非线性决策面，通过隐藏层自动发现有用的中间表示。文章还探讨了增加冲量项以改进权重更新，帮助避免局部极小值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

多层网络和反向传播算法

我们知道单个感知器仅能表示线性决策面。然而我们可以将许多的类似感知器的模型按照层次结构连接起来，这样就能表现出非线性决策的边界了，这也叫做多层感知器，重要的是怎么样学习多层感知器，这个问题有两个方面：

1、  要学习网络结构；

2、  要学习连接权值

对于一个给定的网络有一个相当简单的算法来决定权值，这个算法叫做反向传播算法。反向传播算法所学习的多层网络能够表示种类繁多的非线性曲面。

可微阈值函数

现在我们来学习一

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数据挖掘：人工神经网络ANN
Cachel Wood的博客
04-05 405
文章目录Artificial Neural Networks(ANN)Algorithm for learning ANN Artificial Neural Networks(ANN) Model is an assembly of inter-connected nodes and weighted links. Output node sums up each of its input value according to the weights of its links. Compare outp
数据挖掘学习笔记之人工神经网络（一）
wenyusuran的专栏
05-21 2443
由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效学习方法。人工神经网络的研究在一定程度上受到了生物学的启发，因为生物的学习系统是由相互连接的神经元（ne
数据挖掘之人工神经网络
Star-Technology
09-11 2011
人工神经网络（ANN）是人脑的抽象计算模型，是由相互连接的人工神经元之间相互连接，将这个网络看作一个图表，神经元就可以表示为节点，神经元之间的相互连接表示为边 神经网络是一个很多节点通过有向链接组成的网络结构哦，每个节点代表一个处理单元，节点之间的连接表示所连接的节点之间的因果关系，所有节点都是自适应的，这就意味着这些节点的输出同这些节点的输出同这些节点的可修改参数值有关 人工神经网络是一个大型并行
数据挖掘神经网络算法,人工神经网络分析方法
m0_54846070的博客
08-25 1683
二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据(TRANSACTIONDATA)大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
《数据挖掘（完整版）》笔记——人工神经网络
Aries_young的博客
03-04 917
人工神经网络1. 感知机 1. 感知机 感知器模型的输出可以用如下数学方式表示： y^=sign(wdxd+wd−1xd−1+⋯+w2x2+w1x1−t)=sign(wdxd+wd−1xd−1+⋯+w2x2+w1x1+w0x0)=sign(w⋅x)\hat y = sign(w_dx_d+w_{d-1}x_{d-1}+\cdots+w_2x_2+w_1x_1-t)=sign(w_dx_d+w_{d...
机器学习与数据挖掘学习笔记.zip
04-27
《机器学习与数据挖掘学习笔记》是一份综合性的学习资料，涵盖了这两个领域的重要概念、算法和技术。这份笔记的目的是为了帮助读者深入理解机器学习和数据挖掘的基础知识，并提供实际操作的指导。 首先，我们来探讨...
数据挖掘-学习笔记1
qq_59218860的博客
06-28 1611
数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量的有噪声的、不完全的、模糊的和随机的数据中，提取出隐含在其中的事先不知道但具有潜在利用价值的信息的过程。主要包含以下几层含义：1.数据必须真实的、大量且含有噪声的。2.发现的是用户感兴趣的可以接受、理解、运用的知识。3.仅支持特定的问题，并不要求放之四海而皆准的知识。
数据挖掘：理论与算法学习笔记
m0_52899614的博客
12-28 2128
后剪枝则是先从训练集中生成一棵完整的决策树，然后自底向上的考察每一个非叶结点，和预剪枝相反，如果将该结点对应的子树替换为叶结点能给决策树带来性能上的提升，则将该子树替换为叶结点。原理：根据特征的先验概率（训练样本分析得到的概率），利用贝叶斯公式计算出其后验概率（要分类对象特征的条件概率），选择概率值最大的类作为该特征所属的类。信息增益越大越好，即该属性的效能越高，越有区分度。Elman Network：此算法有一定的记忆性，通过之前的输入推出答案，输出不仅仅取决于当前的输入，还取决于之前的输入。
人工神经网络算法在数据挖掘中的应用
01-06
Google搜索引擎的核心_PageRank算法综述 人工神经网络算法在数据挖掘中的应用
基于神经网络的数据挖掘方法研究
04-19
基于神经网络的数据挖掘方法研究
数据挖掘——神经网络
qq_34200964的博客
06-27 6366
神经网络考虑以下的二类训练样本集InstanceFeature vector Output label 1(0, 0)+2(1, 0)+3(0, 1)-4(-1, 0)-5(1, -1)-对此训练样本集，我们需要训练一个三层神经网络（输入层、单隐层、输出层），其中单隐层的单元（神经元）数目设为2，激活函数（activation function）为Sigmoid函数： （1）在二维坐标系中画出这5...
【数据挖掘】神经网络
大雨淅淅的博客
09-14 3411
神经网络算法是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，它由大量相互连接的节点（或称神经元）组成，每个节点代表一个简单的处理单元。这些节点被组织成不同的层次，包括输入层、隐藏层和输出层。神经网络通过调整节点之间的连接权重来学习数据中的模式和特征。
数据挖掘学习（三）——分类 之人工神经网络
qq_40981268的博客
08-12 736
 感知器就是一个单层的前馈神经网络。感知器只能构造一个超平面，所以无法解决XOR问题。 多层神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。 支持向量机（support vector machine,SVM）,具有坚实的统计学理论基础，这种方法具有一个独特的特点，他使用训练实例的一个子集来表示决策边界，该子集乘坐支持向量（support vector）。   SVM与最大边缘超平面关系密切，超平面可将训...
数据挖掘——神经网络分类
最新发布
m0_74259787的博客
01-02 688
人工神经网络主要由大量的神经元以及它们之间的有向连接构成。比较常见的有ReLU和Logistic函数。使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系。初始化权重：循环以下两步，直到满足条件。人工神经网络比感知机模型复杂。BP算法的学习过程的终止条件。通过隐层向输入层逐层反传。学习的类型：监督式学习。
数据挖掘(6.1)--神经网络
码银的博客
06-08 5627
神经网络是一种计算模型，它受到人脑处理信息的生物神经网络过程的启发。人工神经网络(ANN)一般也称为神经网络(Neural Network,NN)。神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元都有一个输入和一个输出，它们之间通过权重进行连接。当输入数据经过多个神经元后，输出结果就是由这些神经元的输出加权求和得到的。
数据挖掘人工神经网络,人工神经网络实际应用
aifamao3的博客
08-12 394
爱发猫 www.aifamao.com。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。...
数据挖掘学习笔记4-神经网络
irony_202的博客
02-07 1075
一、感知机（单层神经网络） 采用梯度下降（gradient descend）方法进行训练，wi = wi - η Σ （t - o）xi 单层神经网络无法处理线性不可分问题（如异或） 二、多层感知机（带隐含层神经网络） 通过将输入映射到隐含层，将线性不可分问题化简为线性可分问题，再用线性决策平面划分，以此解决线性不可分问题。 训练方法为backpropagation（反向传播），输出层的权重w由于误差已知，可简便算出 wi = wi - η X（t - o）X o X（1-o）xi 而隐含层由于误差位置，不
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