这个神经元不是你想象中的神经元

新一期的小水课堂开始啦,今天的内容是初识人工神经网络~

你以为的神经网络或许是这样的

也有可能是这样的

但你见到的其实是这样的

而我们今天想讲的却是这样的

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简介

今天要介绍的神经网络跟我们之前见到的生物上的神经网络有什么关联呢?

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征,将信息的加工和存储结合在一起,以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力,引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络,具有高度的非线性,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合,借助数学统计工具来实现。

在常见的ANN实现中,人造神经元之间的连接处的信号是实数,并且每个人造神经元的输出通过其输入之和的非线性函数来计算。神经元之间的连接称为边缘。人工神经元和边缘通常具有随着学习的进行而调整的权重。重量增加或减少连接处信号的强度。人造神经元可能有一个阈值,只有当汇总信号超过该阈值时才会发送信号。通常,人造神经元是分层组织的。不同的层可能会对其输入执行不同类型的转换。可能在多次遍历图层之后,信号从第一个(输入)到最后(输出)层传播。

大概就是这样的变化

结构

神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突,而输出可以类比为神经元的轴突,计算则可以类比为细胞核。

下图是一个典型的神经元模型:包含有3个输入,1个输出,以及2个计算功能。注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。

一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。

我们使用a来表示输入,用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解:在初端,传递的信号大小仍然是a,端中间有加权参数w,经过这个加权后的信号会变成a*w,因此在连接的末端,信号的大小就变成了a*w。在神经元模型里面,每个有向箭头表示的是值的加权传递。

如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示,并且写出输出的计算公式的话,就是下图。

作用

人工神经网络的最初目标是以与人类大脑相同的方式解决问题。然而,随着时间的推移,注意力集中在匹配具体任务上,导致生物学的偏差。人工神经网络已用于各种任务,包括计算机视觉,语音识别,机器翻译,社交网络过滤,游戏板和视频游戏以及医疗诊断。

常见的用途:

函数逼近或回归分析:时间序列预测,健身近似和数学建模。

分类:模式和序列识别,新颖性检测和顺序决策。

数据处理:过滤,聚类,盲源分离和压缩。

机器人技术:指挥操纵器和假肢。

控制:电脑数字控制。

今天的分享就到这里了,想了解更多,

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