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機器學習算法之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-15
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在學習了機器學習的相關(guān)知識以后，我們知道其中的算法有很多種，比如回歸算法、K近鄰算法等等，這些都是需要大家掌握的算法，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一個十分實用的算法，在這篇文章中我們就給大家介紹一下機器學習算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法知識。


那么什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法呢？其實神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單就是ANN，而算法是80年代機器學習界非常流行的算法，不過在90年代中途衰落?，F(xiàn)在，隨著深度學習的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次出現(xiàn)在大家的視野中，重新成為最強大的機器學習算法之一。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誕生起源于對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行機器學習的實驗，發(fā)現(xiàn)在視覺與語音的識別上效果都相當好。


那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習機理是什么呢？簡單來說，就是分解與整合。我們可以通過一個例子進行解答這個問題，比如說，我們可以把一個正方形分解為四個折線進入視覺處理的下一層中。四個神經(jīng)元分別處理一個折線。每個折線再繼續(xù)被分解為兩條直線，每條直線再被分解為黑白兩個面。于是，一個復雜的圖像變成了大量的細節(jié)進入神經(jīng)元，神經(jīng)元處理以后再進行整合，最后得出了看到的是正方形的結(jié)論。這就是大腦視覺識別的機理，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的機理。


那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邏輯架構(gòu)是什么呢？其實一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邏輯架構(gòu)分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負責接收信號，隱藏層負責對數(shù)據(jù)的分解與處理，最后的結(jié)果被整合到輸出層。每層中的一個圓代表一個處理單元，可以認為是模擬了一個神經(jīng)元，若干個處理單元組成了一個層，若干個層再組成了一個網(wǎng)絡(luò)，這就是所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識。


當然，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，其實每一個處理單元事實上就是一個邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，這樣，把模型的預測結(jié)果作為輸出傳輸?shù)较乱粋€層次。這些過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成非常復雜的非線性分類。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別領(lǐng)域的一個著名應用，而這個程序叫做LeNet，是一個基于多個隱層構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過LeNet可以識別多種手寫數(shù)字，并且達到很高的識別精度與擁有較好的魯棒性。這也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最著名的應用。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識，通過這些知識我們可以更好地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。當然，我們要想了解機器學習還需要掌握更多的算法。

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