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  • 【知识点】神经网络的发展主要得益于三个方面的进步

    神经网络的发展主要得益于三个方面的进步;二元创新能力的发展;软硬件能力的发展;人力成本绩效下降;神经网络的成熟应用主要体现在分类和识别上神经网络作为损失函数,具体可以分为三个方面 图像识别:主要用于人脸识别和自动驾驶 语音识别:主要用于语音助手等文字识别:主要用于字体识别和新闻文本推送等。

    神经网络的结构主要包括四个方面: 网络结构 激发函数 损失函数 梯度下降

    神经网络的网络结构主要如下

    输入层、隐藏层、输出层、隐藏层个数可以设置。

    最简单的单层神经网络结构如下图所示:

    对于神经网络中构建的每个神经元,主要包括两个连续的数据处理和转换

    第一步是线性化:使用线性化将上一层的所有输出数据转换成一个整数或结果。

    第二步,对线性化的结果,神经网络结构中最重要的组成部分,激励函数,使其产生非线性变换,然后逐层传递给下一层神经元,最后输出预测结果。

    神经网络中激励函数的作用是为神经网络提供大规模的非线性能力。主要有以下函数形式: sigmoid函数(处处可导) tanh函数(处处可导) ReLU函数(综合性能优秀,通用性高,目前最常用的激励函数)

    函数指针作为函数参数_损失函数 代价函数_神经网络作为损失函数

    损失函数

    损失函数主要是神经网络的预测值与实际值的平均差。越小越好,整个神经网络的训练目的是最小化其训练的损失函数。为方便起见,一般采用梯度下降法来获取最小的损失函数。因此,一般需要使用凸函数来方便梯度下降法。此外神经网络作为损失函数,为了算法的一致性,神经网络各层之间的计算一般统一采用向量化运算的形式。

    神经网络的训练过程

    神经网络的训练过程主要是基于反向传播的原理来优化网络梯度下降。对于给定的初始值 W、b、g(x) 等,利用梯度下降法的原理来最小化损失函数。值,然后在连续梯度下降中同时调整每一层的参数(这是一次调整),最终找到最佳的模型参数。

    神经网络的基本结构和核心部件,神经网络的整体过程主要包括两个方面

    数据预测训练和超参数调整,使用的方法是网络梯度下降法。

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