神经网络的分类过程简述（神经网络的分类过程简述）

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本文目录:

• 1、用最简单的神经网络做数据分类，展示神经网络训练过程

• 2、人工神经网络有哪些类型

• 3、人工神经网络概述（更新中）

• 4、人工神经网络的分类

一、用最简单的神经网络做数据分类，展示神经网络训练过程

本文用简单的神经网络做数据分类，展示神经网络训练过程，方便理解

神经网络模型：Y = w1 x1 + w2 x2 + b

第一步 ：生成训练数据与标签

第二步 ：合并数据并将数据打乱，然后将数据转换为Paddle框架所需要的数据类型

第三步 ，基于Paddle，构建神经网络、定义损失函数和优化器：Y = w1 x1 + w2 x2 + b

第四步 ，构建训练过程

最后一步 ，绘制训练结果

二、人工神经网络有哪些类型

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：

（1）前向网络 网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

（2）反馈网络 网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。

学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。

三、人工神经网络概述（更新中）

智能： 从感觉到记忆再到思维的过程称为“智慧”，智慧的结果是语言和行为。行为和语言予以表达称为“能力”。智慧和能力的总称为“智能”。感觉、记忆、思维、行为、语言的过程称为“智能过程”。

人工智能： 人工构建的智能系统。

人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的技术学科，其主要研究内容可以归纳为以下四个方面。

人工神经网络是基于生物神经元网络机制提出的一种计算结构，是生物神经网络的某种模拟、简化和抽象。神经元是这一网络的“节点”，即“处理单元”。

人工神经网络可用于逼近非线性映射、分类识别、优化计算以及知识挖掘。近年来，人工神经网络在模式识别、信号处理、控制工程和优化计算领域得到了广泛的应用。

M-P模型由心理学家McCulloch和数学家W. Pitts在1943年提出。

M-P模型结构是一个多输入、单输出的非线性元件。其I/O关系可推述为

其中， 表示从其他神经元传来的输入信号; 表示从神经元 到神经元 的连接权值; 表示阈值; 表示激励函数或转移函数; 表示神经元 的输出信号。

作为一种最基本的神经元数学模型，M-P模型包括了加权、求和和激励（转移）三部分功能。

神经元的数据模型主要区别于采用了不同的激励函数。

概率型函数的输入和输出之间的关系是不确定的。分布律如下

其中， 被称为温度参数。

感知机（Perceptron）是美国学者Rosenblatt于1957年提出的一种用于模式分类的神经网络模型。

M-P模型通常叫做单输出的感知机。按照M-P模型的要求，该人工神经元的激活函数为阶跃函数。为了方便表示，M-P模型表示为下图所示的结构。

用多个这样的单输入感知机可以构成一个多输出的感知机，其结构如下

对于二维平面，当输入/输出为 线性可分 集合时，一定可以找到一条直线将模式分成两类。此时感知机的结构图3所示，显然通过调整感知机的权值及阈值可以修改两类模式的分界线:

线性可分： 这里的线性可分是指两类样本可以用直线、平面或超平面分开，否则称为线性不可分。

感知机的基本功能是对外部信号进行感知和识别，这就是当外部 个刺激信号或来自其它 个神经元（的信号）处于一定的状态时，感知机就处于兴奋状态，而外部 个信号或 个神经元的输出处于另一个状态时，感知机就呈现抑制状态。

如果 、 是 中两个互不相交的集合，且有如下方程成立

则称集合 为感知机的 学习目标 。根据感知机模型，学习算法实际上是要寻找权重 、 满足下述要求：

感知机的训练过程是感知机权值的逐步调整过程，为此，用 表示每一次调整的序号。 对应于学习开始前的初始状态，此时对应的权值为初始化值。

四、人工神经网络的分类

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

ann:人工神经网络（Artificial Neural Networks）

bp:Back Propagation网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。

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