ann人工神经网络（人工神经网络有）

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本文目录一览：

• 1、人工神经网络（ANN）
• 2、人工神经网络（ANN）简述
• 3、ann是什么神经网络

人工神经网络（ANN）

人工神经网络，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模拟人类大脑处理信息的生物神经网络所产生出来的一种计算模型。而它主要用于机器学习的研究与调用，例如语音识别，计算机图像处理，NLP等。

在神经网络中，计算的最小单元就是神经元。它从其他的神经元接收输入参数，并且计算之后输出最后结果。

而每个输入都伴随着一个 Weight ，即(w)，并且输入的参数中也包含一个很重要的参数 bias 。并且每个神经元都会应用一个函数 f(wx+b) 来得到最后的输出。如下图所示：

该神经元接收 X1 与 X2 两个参数，并且有 W1 与 W2 两个权重(Weight)，同时还有一个 b 作为 Bias 作为输入。而输出 Y 则是作为该神经元计算后的输出。

在生活中，通常很多事情或者说计算都不是一条线性的曲线。所以，为了尽量拟合生活中的运算或者计算规律（统计学、概率论等等），于是需要把线性(non-linear)计算后的结果，通过函数转变成拟合概率论的非线性函数结果。而这个过程，就叫做激活，而转变的函数也就叫做激活函数。

激活函数的目的是为了将线性的结果转变成非线性的结果，让计算结果更加贴近于生活。

而每个激活函数或者非线性函数都会根据一个单独的数进行一些数学的操作，将原来的结果变成一个非线性的结果。

常用的Activation Function有如下：

前向神经网络主要由多个神经元，以及多神经元层构成。

主要包括三部分：

多层感知机，即Multi Layer Perceptron。主要由一个或者多个隐藏层构成。而不包含隐藏层，只有输入和输出层的被称为单层感知机。即Single Layer Perceptron。

不包含隐藏层的单层感知机只能学习线性的变化，一旦包含了隐藏层，就可以学习非线性变化了。

对于隐藏层中的神经元而言，每个神经元都会与前一层(如输入层)的所有神经元相连接，并且连接时都会带有权重，这种也被称之为全连接层(Full Connect Layer)。

通过隐藏层不同的神经元，以及每个神经元所携带的权重，就可以完成非线性的预测了。

训练多层感知机模型通常都用反向传播算法(Back-Propagation)。

训练多层感知机模型的目的是为了能够更准确的预测事物，而反向传播算法则可以根据结果让计算机可以学习到正确的Weight与Bias。

反向传播算法：

一旦这个过程终止之滚银枯后，我们就拥有一个已经训练过的模型了，就可以考虑使用新的输入进行预测。

在分类的任务中，通常会使用 SoftMax 的搏塌函数作为Activation Function，因为它可以在多个输入之间实现归一化，保证最终的分类结果的概率为1。

在MNIST的数据集中，提供了很多手写体的数字。例如下图中的5。

而该神经网络拥有784个像素点(因为宽高为28*28=784)，所以在输入层会有784个节点。

而在第一层隐藏层有300个节点，在第二层隐藏层有100个节点，在最终的输出层会有10个节点，对应着0-9这十个数字。

使用更亮的颜色来代表输出值更高的节点。在输入层，亮的节点就是代表像素值的数值更高的节点。而在输出层，只有一个亮的节点代表数字5，它输出的结大洞果概率值为1，而其他9个数字的节点概率值为0.

这张图表明了MLP可以正确的分类输入的数字。

人工神经网络（ANN）简述

我们从下面四点认识人工神经网络（ANN: Artificial Neutral Network）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。

1. 神经元：

我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。

下面分别讲述:

生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；突触可手瞎以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电流使膜电位发生变化，并且不断累加，当膜电位升高到超过一个阈值时，神经元被激活，产生一个脉冲，传递到下一个神经元。

为了更形象理解神经元传递信号过程，把一个神经元比作一个水桶。水桶下侧连着多根水管（树突），水管既可以把桶里的水排出去（抑制性），又可以将其他水桶的水输进来（兴奋性），水管的粗细不同，对桶中水的影响程度不同（权重），水管对水桶水位（膜电位）的改变就是水桶内水位的改变，当桶中水达到一定高度时，就能通过另一条管道（轴突）排出去。

按照这个原理，科学家提出了M-P模型（取自两个提出者的姓名首字母），M-P模型是对生物神经元的建模，作为人工神经网络中的一个神经元。

由MP模型的示意图，我们可以看到与生物神经元的相似之处，x_i表示多个输入，W_ij表示每个输入的权值，其正负模拟了生物神经元中突出的兴奋和抑制；sigma表示将全部输入信号进行累加整合，f为激活函数，O为输出。下图可以看到生物神经元和MP模型的类比：

往后诞生的各种神经元模型都是由MP模型演变过来。

2. 激活函数

激活函数可以看作滤波器，接收外界各种各样的信号，通过调整函数，输出期望值。ANN通常采用三类激活函数:阈值穗州函数、分段函数、双极性连续函数（sigmoid，tanh）：

3. 学习算法

神经网络的学习也称为训练，通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数（如连接权值），使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。每个神经网络都有一个激活函数y=f(x)，训练过程就是通过给定的海量x数据和y数据，拟合出激活函数f。学习过程分为有导师学习和无导师学习，有导师学习是给定猜薯蔽期望输出，通过对权值的调整使实际输出逼近期望输出；无导师学习给定表示方法质量的测量尺度，根据该尺度来优化参数。常见的有Hebb学习、纠错学习、基于记忆学习、随机学习、竞争学习。

4. 神经网络拓扑结构

常见的拓扑结构有单层前向网络、多层前向网络、反馈网络，随机神经网络、竞争神经网络。

5. 神经网络的发展

（不能贴公式不好解释啊 -_-!）sigma是误差信号，yita是学习率，net是输入之和，V是输入层到隐含层的权重矩阵，W是隐含层到输出层的权重矩阵。

之后还有几种

随着计算机硬件计算能力越来越强，用来训练的数据越来越多，神经网络变得越来越复杂。在人工智能领域常听到DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、RNN（递归神经网络）。其中，DNN是总称，指层数非常多的网络，通常有二十几层，具体可以是CNN或RNN等网络结构。

参考资料 ：

ann是什么神经网络

人工神经网络。

ANN人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）简称神经网络或类神经网络。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热竖并点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、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枣纤纯决的实际问题，表现出了凳咐良好的智能特性。

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