bp神经网络算法

Deep Learning的常用模型或者方法 　　1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。 具体过程简单的说明如下： 　　1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征： 　　　　　　　　　　 在我们之前的神经网络中，如第一个图，我们输入的样本是有标签的，即（input, target），这样我们根据当前输出和target（label）之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛。但现在我们只有无标签数据，也就是右边的图。那么这个误差怎么得到呢？ 　　　　　　　　 如上图，我们将input输入一个encoder编码器，就会得到一个code，这个code也就是输入的一个表示，那么我们怎么知道这个code表示的就是input呢？我们加一个decoder解码器，这时候decoder就会输出一个信息

目录 马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 神经网络 M-P模型 早期神经网络 深度神经网络 总结 增强学习 马尔可夫决策过程（MDP） 基于NEAT算法的马里奥AI实现 基于Deep Reinforcement Learning的马里奥AI实现 总结 马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验，就是马里奥（顶蘑菇^v^），这次里约奥运会闭幕式，日本作为2020年东京奥运会的东道主，安倍最后也已经典的马里奥形象出现。平时我们都是人来玩马里奥游戏，能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢？OK，利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题，最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦。而在游戏的自动化测试当中，这种算法也是非常实用的，可以大量的减少测试人力成本。 首先，对于实现马里奥AI当中涉及到的神经网络和增强学习的相关概念进行整理，之后对智能通关的两种方式进行阐述。（本人才疏学浅，在神经网络和增强学习方面基本门外汉，如有任何纰漏，还请大神指出，我会第一时间改正。） 神经网络 像飞机的灵感来源于鸟类，雷达的灵感来源于蝙蝠，红外线的灵盖来源于蛇，而本文要讨论的神经网络灵感来源于我们自己，人类大脑的神经元结构。从神经元结构被提出，到时下火热的无以复加的深度神经网络，发展过程也可为一波三折。我们按照时间的顺序

　　目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学的神经网络，我们将其称之为人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）貌似更为合理。神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型，目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的学科领域，它也随着深度学习取得的进展重新受到重视和推崇。 　　为什么说是“重新”呢？其实，神经网络最为一种算法模型很早就已经开始研究了，但是在取得一些进展后，神经网络的研究陷入了一段很长时间的低潮期，后来随着Hinton在深度学习上取得的进展，神经网络又再次受到人们的重视。本文就以神经网络为主，着重总结一些相关的基础知识，然后在此基础上引出深度学习的概念，如有书写不当的地方，还请大家评批指正。 1. 神经元模型 　　神经元是神经网络中最基本的结构，也可以说是神经网络的基本单元，它的设计灵感完全来源于生物学上神经元的信息传播机制。我们学过生物的同学都知道，神经元有两种状态：兴奋和抑制。一般情况下，大多数的神经元是处于抑制状态，但是一旦某个神经元收到刺激，导致它的电位超过一个阈值

原文地址： http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考： http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ ，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。   循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多 自然语言 处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RNNs进行介绍： 1. RNNs的基本介绍以及一些常见的RNNs(本文内容)； 2. 详细介绍RNNs中一些经常使用的训练 算法 ，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent Learning(RTRL)、Extended Kalman Filter(EKF)等学习算法，以及梯度消失问题(vanishing

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 　　2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 　　2.2 机器翻译Machine Translation 　　2.3 语音识别Speech Recognition 　　2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 　　4.1 Simple RNNsSRNs2 　　4.2 Bidirectional RNNs3 　　4.3 DeepBidirectionalRNNs4 　　4.4 Echo State Networks5 　　4.5 Gated Recurrent Unit Recurrent Neural Networks6 　　4.6 LSTM Netwoorks7 　　4.7 Clockwork RNNsCW-RNNs9 5 总结 6 参考博文 7 参考文献   这篇文章很多内容是参考： http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ ，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。   循环神经网络(Recurrent Neural

用神经网络的小伙伴都知道，数据需要做归一化，但是为什么要做归一化，这个问题一直模梭两可，网上也没有较全的回答，小编花费了一段时间，作了一些研究，给大家仔细分析分析，为什么要做归一化： 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 + w2*x2 +b) 里的 w1*x1 +w2*x2 +b 数量级应该在 1 （1.7所在的数量级）左右。这时输入较大，就意味着权值必须较小，一个较大，一个较小，两者相乘，就引起数值问题了。 假如你的输入是421，你也许认为，这并不是一个太大的数，但因为有效权值大概会在1/421左右，例如0.00243，那么，在matlab里输入 421*0.00243 == 0.421*2.43 可以看到两者不相等了，说明已经引起数值问题了。 2.求解需要 我们建立了神经网络模型后，只要找到的解足够好，我们的网络就能够正确的预测了。在训练前我们将数据归一化，说明数据归是为了更方便的求解。 那么，究竟给求解带来了什么方便呢？ 这个问题不能一概而论，不同的算法，在归一化中得到的好处各不相同。假若有一个很牛B的求解算法，那完全用不着归一化，不过目前大部算法，都比较需要归一化

主要应用领域: 自然语言处理, 图像识别 回顾 ML 回想一波, 其实机器学习的本质, 是 构造一个函数 . 具体一点是, 通过算法使得机器能够从大量历史数据中学习规律, 从而对新的样本做预测 \(train: 输入: \{X^i, y^i\}_{i=1}^N \rightarrow \ 训练出算法模型 \ f(X, \theta*)\) \(use: 输入: X_{new} \rightarrow \ 模型\ f(X, \theta*) \rightarrow y 或 p(y|x)\) 语音识别: \(f(一段声波) = \ "小陈同学好帅哦, 嗯嗯嗯..,"\) 图像识别: \(f(一张图片) = \ "哇, 从图片 能看出小陈同学高颜值且气质非凡"\) 下围棋: \(棋盘, 棋子 = "6-6" (落子的位置)\) 对话系统: \(f("小陈同学能成为数据领域内的大咖嘛?") = "当然, 毕竟也积累多年了, 耐心, 恒心, 总会获得回报的.\) 传统 Machine Learning VS Deep Learning 的输入差异 传统 ML 的输入, 就是以多特征值这样的"表格"形式输入, 每行是一个样本. 属于 结构化数据 图像,声音的输入, 必须将其作为一个整体 , 这其实才是 符合自然界 的真实样本 Why 深度学习 在几乎所有的 计算机视觉 任务比赛中表现最好

神经元模型 神经网络 （neural networks）定义为：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是 神经元 （neuron）模型，其中最典型的是“M-P神经元模型”，其由多个输入信号，神经元模型通过将输入信号在加权求和，然后与该神经元阈值比较，通过 激活函数 （activation function）处理后产生结果输出。 理想的激活函数为阶跃函数，但是为避免其不连续不光滑的性质，常用Sigmoid函数代替作为激活函数，由于其将输入值挤压到了(0,1)的输出范围，因此也称 挤压函数 （squashing function） 把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来,就得到了神经网络 感知机与多层网络 感知机 （Perceptron）由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输岀层是M-P神经元，亦称阈值 逻辑单元 （threshold logic unit） 感知机能够很简单的实现逻辑与、或、非运算 通过训练集可以对感知机进行训练，训练的过程即对阈值参数、权重参数进行调整的过程，其中η称 学习率 （learning rate） 感知机只拥有单层 功能神经元 （functional neuron），只能解决 线性可分 （linearly separable

1、 梯度下降算法 的正确步骤是什么？ a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 c.把输入传入网络，得到输出值 d.用随机值初始化权重和偏差 e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差 A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb 解析：正确答案 D ，考查知识点-深度学习。 2、已知： - 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 - 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。 - 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。 - 为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型 给定上述关于神经网络的描述，什么情况下 神经网络模型 被称为深度学习模型？ A.加入更多层，使神经网络的深度增加 B.有维度更高的数据 C.当这是一个图形识别的问题时 D.以上都不正确 解析：正确答案 A ，更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，目前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。 3、训练 CNN 时，可以对输入进行旋转、平移、缩放（增强数据）等预处理提高模型泛化能力。这么说是对，还是不对？ A.对 B.不对 解析： 对 。如寒sir所说，训练CNN时，可以进行这些操作。当然也不一定是必须的，只是data augmentation扩充数据后，模型有更多数据训练

卷积神经网络的网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。 图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过 和三个可训练的滤波器和可加偏置 进行卷积，滤波过程如上图，卷积后在C1层产生 三个特征映射图 ，然后特征映射 图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数 得到 三个S2层的特征映射图 。这些映射图再进行滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终，这些像素被 光栅化 ，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。 一般地，C层为 特征提取层 ，每个神经元的输入与前一层的 局部感受野 相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取之后，它与其他特征之间的位置关系也随之确定下来；S层是 特征映射层 ， 网 络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面,平面上所有特征的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。 此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。 3）关于参数减少和权值共享