探讨神经网络基本架构:单元神经元、连接权重参数、偏置项 2020-10-16 09:09

  (NN)几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解,它是如何工作的?如何创建神经网络?

  神经网络起源于 WarrenMcCulloch 和 WalterPitts 于 1943 年首次建立的神经网络模型。他们的模型完全基于数学和算法,由于缺乏计算资源,模型无法测试。

  后来,在 1958 年,Frank Rosenblatt 创建了第一个可以进行模式识别的模型,改变了现状。即感知器。但是他只提出了 notation 和模型。实际的神经网络模型仍然无法测试,此前的相关研究也较少。

  之后,由于机器学习模型具有很强可行性,神经网络的研究停滞不前。很多人认为这是因为 MarvinMinsky 和 Seymour Papert 在 1969 年完成的书《感知机》(Perceptrons)导致的。

  然而,这个停滞期相对较短。6 年后,即 1975 年,Paul Werbos 提出反向传播,解决了 XOR 问题,并且使神经网络的学习效率更高。

  1992 年,最大池化(max-pooling)被提出,这有助于 3D 目标识别,因为它具备平移不变性,对变形具备一定鲁棒性。

  2009 年至 2012 年间,JürgenSchmidhuber 研究小组创建的循环神经网络和深度前馈神经网络获得了模式识别和机器学习领域 8 项国际竞赛的冠军。

  2011 年,深度学习神经网络开始将卷积层与最大池化层合并,然后将其输出传递给几个全连接层,再传递给输出层。这些被称为卷积神经网络。

  你可以把它们看作建筑物的「砖块」。根据你希望建筑物拥有的功能来安排砖块的位置。水泥是权重。无论权重多大,如果没有足够的砖块,建筑物还是会倒塌。然而,你可以让建筑以最小的精度运行(使用最少的砖块),然后逐步构建架构来解决问题。

  作为神经网络架构三个部分中最不重要的部分,神经元是包含权重和偏置项的函数,等待数据传递给它们。接收数据后,它们执行一些计算,然后使用激活函数将数据限制在一个范围内(多数情况下)。

  我们将这些单元想象成一个包含权重和偏置项的盒子。盒子从两端打开。一端接收数据,另一端输出修改后的数据。数据首先进入盒子中,将权重与数据相乘,再向相乘的数据添加偏置项。这是一个单元,也可以被认为是一个函数。该函数与下面这个直线方程类似:

  想象一下有多个直线 个可以促进神经网络中的非线性。从现在开始,你将为同一个数据点(输入)计算多个输出值。这些输出值将被发送到另一个单元,然后神经网络会计算出最终输出值。

  作为神经网络最重要的部分,这些(和偏置项)是用神经网络解决问题时必须学习的数值。这就是你现在需要知道的。

  这些数字代表神经网络认为其在将权重与数据相乘之后应该添加的内容。当然,它们经常出错,但神经网络随后也学习到最佳偏置项。

  超参数必须手动设置。如果将神经网络看作一台机器,那么改变机器行为的 nob 就是神经网络的超参数。

  也称为映射函数(mapping function)。它们在 x 轴上输入数据,并在有限的范围内(大部分情况下)输出一个值。大多数情况下,它们被用于将单元的较大输出转换成较小的值。你选择的激活函数可以大幅提高或降低神经网络的性能。如果你喜欢,你可以为不同的单元选择不同的激活函数。

  这是神经网络在任何问题中都可获得复杂度的原因。增加层(具备单元)可增加神经网络输出的非线性。

  每个层都包含一定数量的单元。大多数情况下单元的数量完全取决于创建者。但是,对于一个简单的任务而言,层数过多会增加不必要的复杂性,且在大多数情况下会降低其准确率。反之亦然。

  每个神经网络有两层:输入层和输出层。二者之间的层称为隐藏层。下图所示的神经网络包含一个输入层(8 个单元)、一个输出层(4 个单元)和 3 个隐藏层(每层包含 9 个单元)。

  具有两个或更多隐藏层且每层包含大量单元的神经网络称为深度神经网络,它催生了深度学习这一新的学习领域。上图所示神经网络就是这样一个例子。

  除梯度下降外,另一种常见的训练神经网络方法是使用反向传播。使用这种方法,神经网络输出层的误差会通过微积分中的链式规则向后传播。这对于没有微积分知识的初学者来说可能会难以理解,但也不要被吓倒,反向传播相关内容,推荐阅读:。

  为了解释如何管理项目中的所有因素,我创建了一个 Jupyter Notebook,包含一个学习 XOR 逻辑门的小型神经网络。Jupyter Notebook 地址:。

  Notebook 创建的神经网络的训练数据以矩阵排列,这是常见的数据排列方式。不同项目中的矩阵维度可能会有所不同。

  大量数据通常分为两类:训练数据(60%)和测试数据(40%)。神经网络先使用训练数据,然后在测试数据上测试网络的准确率。

  该研究的作者罗伯特·贝克(Robert Beck)说:“使用最先进的优化算法,光谱训练集可以估算光源....

  人工智能技术已成为科学技术领域最先进的技术。 许多国家正在竞相开拓这项技术研究的新方向,并努力抢占这....

  当前,随着人工智能技术和物联网等前沿技术的迅速发展,智能时代已悄悄的到来,“刷脸”技术逐渐成为了新的....

  为了建立他们的模型,Soens和同事们回顾了来自近6,000名不同手术类别的术后患者的数据。他们发现....

  在博客文章中,提到了已经获得PHDA支持的匹兹堡大学医学中心,匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究人员如....

  “多年来,我们一直在研究我们可以从自然界中学到什么,以改善深度学习,”维也纳工业大学“网络物理系统....

  ARM在中国的分支“安谋中国”此前虽然陷入了尴尬的人事,但在技术和产品层面,ARM中国还是很有两....

  电子发烧友网报道 (文/黄山明)2020年10月12-15日,2020华南国际工业博览会(以下简称S....

  采访讲师|庄泽森 声网Agora架构师,毕业于复旦大学电子工程系,专业方向是信号处理和估计理论,毕业....

  同年暑假,沈定刚和刘天明(MICCAI 2019大会联合主席)通过国内CCF组织了一个“龙星计划”课....

  安谋科技今天正式发布“周易”Z2 AIPU(AI Processing Unit),单核算力最高可达....

  为了解决AI边缘应用开发部署遇到的真实问题,OPEN AI LAB的边缘AI推理框架Tengine团....

  多年来,NVIDIA一直将JetsonSoC中的Arm核心用于边缘计算和自主机器。最近,又将该核心用....

  自18世纪以来,人类社会共发生过三次大型的技术,分别是蒸汽机、电力和信息互联网。当前....

  我们对比Pytorch的官方复现,要达到同样的效果,Pytorch需要100-150轮训练,我们利用....

  企业使用AI的一个复杂因素是,这个主题包含了多个不同的底层技术。这些技术中大多数都能够完成很多替代功....

  深度学习领域,最常见的就是各种网络模型,那么在写论文或者文章,介绍网络模型的时候,最好的办法当然就是....

  人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度神经网络(DNN)正在颠覆金融行业的业务,挑战传统价值。

  除了强大的创新精神,道德是恩智浦公司的核心价值观。作为人工智能领域的创新企业,我们致力于践行道德原则....

  目前Cerence为全球道路上超过2.8亿辆车启动AI,支持超过70种语言,涵盖几乎世界上每一家主要....

  人工神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面:第一,具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许....

  CSEM工程师已经开发出一种解决此问题的方法。他们表明,计算机可以首先在极为简化的理论模型上进行训练....

  UCF计算机科学系助理教授Ulas Bagci说,新开发的UCF联合算法可以通过准确识别COVID-....

  为了建立他们的模型,Soens和同事们回顾了来自近6,000名不同手术类别的术后患者的数据。他们发现....

  在中国,医疗领域亟需解决的就是看病难、看病贵的问题。然而问题产生的根本原因是在于医疗资源不足、分布不....

  每行长度相同,即每行的数据个数相同,因此我们可以说数据是矢量化的。这些行数据可以一次性或成批地提供给....

  第一个工作是Research Track的《Towards Deeper Graph Neural ....

  更要命的是,我发现我一直都是在写算法,从没考虑过如何部署模型,也就是整天纸上谈兵。所以我最近开始学网....

  当处理一个分类问题时,使用softmax作为神经网络的最后一个激活单元是非常典型的用法。这是为什么呢....

  特别是近几年,Neuralink公司凭借其创始人Musk的知名度而备受关注。脑机接口作为该公司商业计....

  背景:回家看到小外甥存了很多零用钱,作为舅舅,最近手头有点紧。于是经过几天的筹划,决定制作一个剪刀石头布机器人,向小外甥...

  本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数,包括均方差损失 Mean Squared....

  围绕图形处理单元(GPU)计算的生态系统如今正在迅速发展,以提高GPU工作负载的效率和可扩展性。然而....

  该款体温计如创可贴般大小,用户可以直接将其贴在腋下的皮肤上。下载“安芯测”APP后将该设备绑定,体温....

  这款“养猪机器人”,外形看上去是一台平常的喂料机。实际上,它有一个聪明的“大脑”,能够采集生猪的进食....

  在计算机科学中,没有一门学科比深度学习更能从人类的记忆系统中受益。自早期以来,在深度学习领域,人们就....

  据市场研究机构Marketsand Markets发布的最新展望报告指出,由消费者需求所促成的庞大、....

  人工智能驱动的计算机视觉解决方案、消费级无人机以及工业4.0应用的不断增加将推动这一变化。以下是现代....

  近几年来,人工智能技术突飞猛进,发展速度惊人,影响和改变着制造业、医疗保舰汽车、法律和农业等各个行业....

  在近日举行的“第十六届CCF全过高性能计算学术年会”上,中国工程院副院长、中国科协、中国工程院....

  针对在传统机器学习方法下单幅图像深度估计效果差、深度值获取不准确的问题,提出了一种基于多孔卷积神经网....

  自动驾驶汽车利用传感器看见世界。但是它们如何处理通过传感器获得的数据呢? 用行业术语来说,问题的关键....

  俄罗斯的一位科学家开发了一种新的神经网络架构,并测试了其在手写数字识别方面的学习能力。网络的智能被....

  人脸识别技术如今已经广泛应用于人们的生产生活中,但大量生物信息的验证也不免引起了人们的担忧,如果该技....

  如今,深度学习已经贯穿于我们的生活,无论是汽车自动驾驶、AI 医学诊断,还是面部、声音识别技术,无一....

  该公司总裁兼首席执行官Susan Wood博士说:“我们生活在个性化医学的时代,可以使用精确算法来优....

  作者:SFXiang 首发:AI算法营 论文地址: 代码地址: 近年来,基于深度学习的方法在标准的目标检测中取得了可喜的...

  1、宽频限制以及嵌入式系统的计算能力 NN需要大量数据,利用DDR在各层之间进行传输。如为卷积和完全连接数据重量来...

  硬件配置 —————————————————————————————————— -海思Hi3559AV100 CPU,...

  《深度学习工程师-吴恩达》02改善深层神经网络--超参数优化、batch正则化和程序框架 学习总结...