多层神经网络是不是可以算深度学习?

bdqnwqk8个月前百科10

多层神经网络可以算是一种深度的学习。他学习的方式比较有独特性需要有各种这样的东西进行互相的串联,等于是把各种知识结合起来。
这样就相对而言更加的有针对性,可以把过去写的那些东西都结合起来,深度地进行一种学习和交流,这样才可以真正达到学习的目的。

请介绍一下人工神经网络,和应用

一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 [人工神经网络的工作原理] 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误),则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整,其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时,减小犯同样错误的可能性。如此操作调整,当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后,经过网络按以上学习方法进行若干次学习后,网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功,它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时,能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来,网络中所含的神经元个数越多,则它能记忆、识别的模式也就越多。 ================================================= 关于一个神经网络模拟程序的下载 人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦 作者关于此程序的说明: 从输出结果可以看到,前3条学习指令,使输出神经元收敛到了值 0.515974。而后3条学习指令,其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗? 大脑识别出了4和11是属于第二类的!怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!神经网络已经形成了!你可以自己任意的设模式让这个大脑学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本),如果能够在out数据上收敛地话,那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确,因为它具有模糊处理的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是大脑作出的模糊性判别! ================================================= 人工神经网络论坛 (旧版,枫舞推荐) 国际神经网络学会(INNS)(英文) 欧洲神经网络学会(ENNS)(英文) 亚太神经网络学会(APNNA)(英文) ~apnna 日本神经网络学会(JNNS)(日文) 国际电气工程师协会神经网络分会 研学论坛神经网络 人工智能研究者俱乐部 2nsoft人工神经网络中文站 ================================================= 推荐部分书籍: 人工神经网络技术入门讲稿(PDF) 神经网络FAQ(英文) 数字神经网络系统(电子图书) 神经网络导论(英文) =============================================== 一份很有参考价值的讲座 是Powerpoint文件,比较大,如果网速不够最好用鼠标右键下载另存. ========================================================= 已经努力的在给你提供条件资源哦~~