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神经网络(多层感知机)2019-03-03

神经网络(多层感知机)2019-03-03

作者: lijunmn | 来源:发表于2019-03-03 18:29 被阅读0次

神经网络(Neural Networks)系统是由神经元组成的网络系统。多层神经网路(MLP(Multi-Layer Perceptron)) 是一种神经网络,也称为深度神经网络(DNN - Deep Neural Networks)

感应机

感知机算法PLA( Perceptron Learning Algorithm ) 可以通过一个神经元结构来描述的话,可以是一个多输入的神经元结构。

感知机结构

如图所示,它包含n个输入,w表示权重,b表示偏置值。f 可以看做传输函数。
LaTeX编辑数学公式基本语法元素
wx+b=u
u=\sum_{i=0}^mw_ix_i+b
y=f(u)

多层感知机(MLP)

多层感知机

多层感知机结构如图所示,它是由一个输入层多个隐藏层组成,每个层含有多个神经元结构。同层之间的神经元无连接,不同层的神经元之间存在全连接的关系。


多层感知机

符号表示:a^0表示输入,a^i表示第i个隐藏层的输入,z^i是第i-1层的输出。W^i表示第 i-1 到第 i 层之间的权重。

多层感知机的算法表示
z^{(l)}=W^{(l)}\cdot a^{l-1}+b^l
a^{l}=f_l(z^l)


多层感知机的学习

  • 数据
    D={\{ x^{(i)},y^{(i)} \}} _1^n

输入样本x^{(i)}的损失函数
J(W,b,x^{(i)},y^{(i)})
平均损失
\frac{1}{N}\sum_{i=1}^nJ(W,b,x^{(i)},y{(i)})
学习目标:调整神经元连接的权重值,使得平均误差最小

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