神经网络NN算法(理论篇)
神经网络，作为机器学习的核心算法，是深度学习的基石，它深刻地改变了我们理解复杂问题的方式。深入理解神经网络的工作原理，将为后续学习打下坚实的理论基础。
历史的脉络
追溯至1904年，生物学家揭示了神经元的结构，为神经网络的诞生提供了最初的灵感。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts构建了抽象的神经元模型MP，这标志着理论研究的开端。Hebb学习率的提出，使得计算科学家们开始探索如何通过调整权重让机器学习，为后续算法发展奠定了基础。1958年，Rosenblatt的感知器（Perceptron）诞生，这是一个只有两层神经元的模型，而1986年反向传播（BP）的提出，更是神经网络发展史上的里程碑。
构建与结构
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层次由一个个单元（unit）串联。输入层接收训练数据的特征向量，通过权重传递到下一层，层层传递直至输出。值得注意的是，隐藏层数量可灵活调整，深度神经网络的潜力在于其无限的可能性。
从单层感知器到多层网络，输入与权重的乘积经过非线性激活函数，形成复杂的数据处理能力。随着层次的增加，神经网络的表达能力逐渐增强，理论上，足够的深度和训练数据能模拟任何函数。
设计与实践
设计神经网络时，首先要决定网络的层数和每层的单元数。输入前，特征向量通常需要标准化以优化学习过程。对于分类问题，输出单元数量等于类别数；而对于回归，输出层则表示连续值。隐藏层数的选择通常需要通过实验和性能评估来优化。
交叉验证与训练
评估模型性能，除了常见的训练集与测试集划分，交叉验证是一种更为严谨的方法。通过将数据集划分为多个子集，轮流作为训练和测试集，平均各部分的准确度，以找到最佳网络结构。
BP算法的核心
BP算法的核心在于反向传播误差，通过调整权重来减小预测值与真实值之间的差距。初始化权重和偏置后，对于每个训练实例，算法从输出层开始，逆向更新权重，直至输入层，直至误差达到可接受范围。
训练的终点
训练完成的标志是权重更新趋近于零，误差率满足预设阈值，或者达到预设的训练轮数。通过这些条件，神经网络得以在实践中发挥其预测和学习的效能。
实例演示
让我们通过一个具体的两层神经网络实例，展示BP算法的工作过程，包括计算误差，权重更新，直至达到训练的终止条件。
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神经网络实用教程 目录
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神经网络,流形和拓扑
然后我丢弃了最终的softmax层并使用了k-NN算法。我能够始终如一地将测试误差降低0.1-0.2%。 尽管如此,还是觉得哪里有些问题。网络仍在尝试进行线性分类,但由于我们在测试时使用k-NN,因此能够从错误中恢复一点。 由于1\/距离的加权,k-NN在它所作用的表示方面是可微的。因此,我们可以直接为k-NN分类训练一个网络。
人工神经网络发展历史
1986年，Rumelhart等人发展了BP算法，这一突破性工作广泛应用于实际问题解决。1988年，Linsker的自组织理论和Shanon信息论的应用，开启了基于神经网络的信息理论新纪元。同年，Broomhead和Lowe通过径向基函数(RBF)提出分层网络设计，将NN与数值分析和线性滤波技术结合。进入90年代，Vapnik等人提出的支持向量机和...
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BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。
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峨边彝族自治县15367862958： 如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络 - ？
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峨边彝族自治县15367862958： Matlab里的神经网络是什么意思啊,我是新手,谁能简单通俗地解释下啊?谢谢了!!! - ？
桂耍胜寒： 所谓神经网络算法顾名思义是模拟生物神经网络而产生的一种算法,首先需要用一些已知的数据输入到神经网络中,使它知道什么样的数据属于哪一类(训练),然后将未知的数据输入进去,神经网络通过已知的数据对其进行判断来完成分类(分类).可以用来进行图像识别、分类;数据预测;曲线拟合等.推荐找本机器学习,人工智能方面的书看.
峨边彝族自治县15367862958： 神经网络的具体算法 - ？
桂耍胜寒： 神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则.粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发...
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峨边彝族自治县15367862958： 神经网络 nntool input和target是什么样的数据 - ？
桂耍胜寒： 输入数据是因子,是变量,是x,target是结果,是对应x下的y值.评价模型首先你肯定有评价的指标,这个就是y.其余对这个指标有影响的因素就是x.你的例子里输入就是90*20的矩阵,target就是90*1的矩阵.模型训练好以后,用剩下的10家去检验模型.神经网络基本原理就是得到一个自变量x的方程,使得通过方程计算的结果与实际的y之间的差值最小,从而说明模型的正确性,用于后续的评价和预测等.
峨边彝族自治县15367862958： 神经网络有什么理论支持 - ？
桂耍胜寒： 神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型.这种网络依靠系统的复杂程度,通过调...
