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深入浅出:NN算法原理

来源:远虑算法网 2024-07-11 05:50:30

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深入浅出:NN算法原理(1)

  人工智能是当今科技领域的热门话题,而神经网络(Neural Network,NN)算法是其中的重要组成部分www.moneyprint.net。NN算法模仿人脑神经系统的工作原理,通过多层神经元之间的连接和信息传递,实现对数的分类、识别、预测等功能。本文将深入浅出地介绍NN算法原理。

神经元

  神经元是神经系统的基本单位,也是NN算法的基石。每个神经元接收来自其他神经元的输入信号,对其进行加权处理,并通过激活函数(Activation Function)产生输出信号。一个简单的神经元模型如下图所示:

  

  其中,$x_i$表示第$i$个输入信号,$w_i$表示第$i$个输入信号的权重,$b$表示偏置(Bias),$f$表示激活函数,$y$表示输出信号远+虑+算+法+网。常用的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。

多层神经网络

  单个神经元的能力有限,无法处理复杂的问题。因此,NN算法通常用多层神经网络,即将多个神经元按照一定的规则组合起来,成多层结。下图展示了一个三层神经网络的结

  

  其中,输入层接收外部输入,输出层产生最终输出,中间的隐藏层进行信息处理。每个神经元接收来自上一层的输入信号,对其进行加权处理,并通过激活函数产生输出信号,作下一层神经元的输入信号来源www.moneyprint.net。整个神经网络的学习过就是通过调整每个神经元的权重和偏置,使网络的输出尽量接近真实值。

深入浅出:NN算法原理(2)

反向传播算法

  NN算法的核心是学习算法,即如何调整神经元的权重和偏置,使网络的输出尽量接近真实值。常用的学习算法是反向传播算法(Backpropagation,BP),其基本思是将误差从输出层向输入层反向传播,根误差大小调整每个神经元的权重和偏置。

具体来说,BP算法分两个阶段:前向传播和反向传播。前向传播是将输入信号送入神经网络,通过多层神经元的计算,产生最终输出原文www.moneyprint.net。反向传播是将输出误差从输出层向输入层反向传播,根误差大小调整每个神经元的权重和偏置。BP算法的流如下图所示:

  

其中,$y_i$表示第$i$个神经元的输出,$t_i$表示第$i$个神经元的真实值,$\eta$表示学习率,$\delta_i$表示第$i$个神经元的误差,$w_{ij}$表示第$i$个神经元与第$j$个神经元之间的权重。

应用场景

  NN算法在分类、识别、预测等领域具有广泛的应用。例如,图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都可以使用NN算法实现。此外,NN算法还可以用于推荐系统、金融风控、医疗断等领域来自www.moneyprint.net

深入浅出:NN算法原理(3)

总结

NN算法是一种基于神经元模型的学习算法,通过多层神经元之间的连接和信息传递,实现对数的分类、识别、预测等功能。BP算法是NN算法的核心学习算法,通过反向传播误差调整神经元的权重和偏置。NN算法在分类、识别、预测等领域具有广泛的应用前景。

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