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神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些（神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些層）

發(fā)布時間：2023-04-08 17:37:00 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 96

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本文目錄:

1、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡
2、神經(jīng)網(wǎng)絡具體是什么？
3、神經(jīng)網(wǎng)絡是什么？
4、深度神經(jīng)網(wǎng)絡有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些（神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些層）

一、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細胞，觸點等組成的網(wǎng)絡，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial

Neural

Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NNs）或稱作連接模型（Connection

Model），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡：是一種應用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學模型。在工程與學術(shù)界也常直接簡稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡”或類神經(jīng)網(wǎng)絡。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡具體是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的神經(jīng)元相互連接而成。每個神經(jīng)元接受線性組合的輸入后，最開始只是簡單的線性加權(quán)，后來給每個神經(jīng)元加上了非線性的激活函數(shù)，從而進行非線性變換后輸出。每兩個神經(jīng)元之間的連接代表加權(quán)值，稱之為權(quán)重（weight）。不同的權(quán)重和激活函數(shù)，則會導致神經(jīng)網(wǎng)絡不同的輸出。舉個手寫識別的例子，給定一個未知數(shù)字，讓神經(jīng)網(wǎng)絡識別是什么數(shù)字。此時的神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入由一組被輸入圖像的像素所激活的輸入神經(jīng)元所定義。在通過非線性激活函數(shù)進行非線性變換后，神經(jīng)元被激活然后被傳遞到其他神經(jīng)元。重復這一過程，直到最后一個輸出神經(jīng)元被激活。從而識別當前數(shù)字是什么字。神經(jīng)網(wǎng)絡的每個神經(jīng)元如下

神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些（神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些層）

基本wx + b的形式，其中 x1、x2表示輸入向量 w1、w2為權(quán)重，幾個輸入則意味著有幾個權(quán)重，即每個輸入都被賦予一個權(quán)重 b為偏置bias g(z) 為激活函數(shù) a 為輸出如果只是上面這樣一說，估計以前沒接觸過的十有八九又必定迷糊了。事實上，上述簡單模型可以追溯到20世紀50/60年代的感知器，可以把感知器理解為一個根據(jù)不同因素、以及各個因素的重要性程度而做決策的模型。舉個例子，這周末北京有一草莓音樂節(jié)，那去不去呢？決定你是否去有二個因素，這二個因素可以對應二個輸入，分別用x1、x2表示。此外，這二個因素對做決策的影響程度不一樣，各自的影響程度用權(quán)重w1、w2表示。一般來說，音樂節(jié)的演唱嘉賓會非常影響你去不去，唱得好的前提下即便沒人陪同都可忍受，但如果唱得不好還不如你上臺唱呢。所以，我們可以如下表示： x1：是否有喜歡的演唱嘉賓。x1 = 1 你喜歡這些嘉賓，x1 = 0 你不喜歡這些嘉賓。嘉賓因素的權(quán)重w1 = 7 x2：是否有人陪你同去。x2 = 1 有人陪你同去，x2 = 0 沒人陪你同去。是否有人陪同的權(quán)重w2 = 3。這樣，咱們的決策模型便建立起來了：g(z) = g(w1x1 + w2x2 + b )，g表示激活函數(shù)，這里的b可以理解成為更好達到目標而做調(diào)整的偏置項。一開始為了簡單，人們把激活函數(shù)定義成一個線性函數(shù)，即對于結(jié)果做一個線性變化，比如一個簡單的線性激活函數(shù)是g(z) = z，輸出都是輸入的線性變換。后來實際應用中發(fā)現(xiàn)，線性激活函數(shù)太過局限，于是引入了非線性激活函數(shù)。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細胞，觸點等組成的網(wǎng)絡，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。

神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些（神經(jīng)網(wǎng)絡都有哪些層）