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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-18 20:37:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 99

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、請(qǐng)簡(jiǎn)述一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PDB模型
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制優(yōu)劣？
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(Neural Architecture search)
4、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的mppt控制是什么意思

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理是什么）

一、請(qǐng)簡(jiǎn)述一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PDB模型

資料1．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)

包括：

（1） PDP(Parallel Distribated Processing)模式

（2）容限理論

（3）網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

（4）混沌理論

1、PDP模式

PDP模式是一種認(rèn)知心理的平行分布式模式。認(rèn)知是信息處理過程，并且是知覺、注意、記憶、學(xué)習(xí)、表象、思維、概念形式、問題求解、語言、情緒、個(gè)性差異等等有機(jī)聯(lián)系的處理過程。PDP模式是一種接近人類思維推論的模式。人腦中知識(shí)的表達(dá)是采用分布式的表達(dá)結(jié)構(gòu)，人腦的控制是實(shí)行分布式的控制方式。相互作用、相互限制是PDP模式的基本思想，平行分布是PDP模式的基本構(gòu)架。

PDP模式的實(shí)施，需要一種合理的表示方法，其中一種表示方法便是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示法。即采用類似于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)，在這種基本體系結(jié)構(gòu)下，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練，能適應(yīng)多種知識(shí)體系。

參考：http://gamejedi.cn/bbs/dispbbs.asp?boardid=7&id=924&star=1&page=2

資料2．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

信息加工模型有助于理論家把其理論假設(shè)進(jìn)一步細(xì)致化、具體化。然而正如我們?cè)诘谝还?jié)所討論過的，遵循聯(lián)結(jié)主義傳統(tǒng)的學(xué)者對(duì)比提出了反對(duì)意見，認(rèn)為這一模型假設(shè)認(rèn)知過程是繼時(shí)性流動(dòng)，而事實(shí)并非總是如此，（參見Rumelhart, Hinton,和 McClelland, 1986），至少有一些認(rèn)知過程更可能是同時(shí)發(fā)生的。比如說司機(jī)開車時(shí)可同時(shí)與人講話。一種用得越來越多的模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（或稱并行分布模型）。這類模型認(rèn)為不同的認(rèn)知過程可以同時(shí)發(fā)生，這一假設(shè)與人們的主觀感覺相一致：許多東西同時(shí)出現(xiàn)在腦海中。這一假設(shè)還與我們已知的大腦神經(jīng)的操作相一致。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型假設(shè)有一系列相互連接的加工單元，而且這些單元的激活水平是不同的。根據(jù)不同的傳播規(guī)則，激活從一個(gè)單元傳播到與之相連的其它單元。

參考：http://jpkc.ecnu.edu.cn/jxcg/931045/stu/ygg02/gg021/gg02102/gg02102c.htm

3．

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制優(yōu)劣？

(2)由工業(yè)過程的定性認(rèn)識(shí)出發(fā)，比較容易建立語言控制規(guī)則，因而模糊控制對(duì)那些數(shù)學(xué)模型難以獲取，動(dòng)態(tài)特性不易掌握或變化非常顯著的對(duì)象非常適用。(3)基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，由于出發(fā)點(diǎn)和性能指標(biāo)的不同，容易導(dǎo)致較大差異；但一個(gè)系統(tǒng)語言控制規(guī)則卻具有相對(duì)的獨(dú)立性，利用這些控制規(guī)律間的模糊連接，容易找到折中的選擇，使控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器。(4)模糊控制是基于啟發(fā)性的知識(shí)及語言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的，這有利于模擬人工控制的過程和方法，增強(qiáng)控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力，使之具有一定的智能水平。(5)模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng)，干擾和參數(shù)變化對(duì)控制效果的影響被大大減弱，尤其適合于非線性、時(shí)變及純滯后系統(tǒng)的控制。|||什么是模糊控制？與傳統(tǒng)控制理論相比有什么優(yōu)點(diǎn)？模糊控制是近代控制理論中建立在模糊集合輪上基礎(chǔ)上的一種基于語言規(guī)則與模糊推理的控制理論，它是智能控制的一個(gè)重要分支。與傳統(tǒng)控制理論相比，模糊控制有兩大不可比擬的優(yōu)點(diǎn)：第一，模糊控制在許多應(yīng)用中可以有效且便捷的實(shí)現(xiàn)人的控制策略和經(jīng)驗(yàn)，這一優(yōu)點(diǎn)自從模糊控制誕生以來就一直受到人們密切的關(guān)注；第二，模糊控制不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型即可實(shí)現(xiàn)較好的控制，這是因?yàn)楸豢貙?duì)象的動(dòng)態(tài)特性已隱含在模糊控制器輸入、輸出模糊集及模糊規(guī)則中。所以模糊控制被越來越多的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，尤其是被廣泛應(yīng)用于家電系列中，基于模糊控制的洗衣機(jī)就是其中的一個(gè)典型實(shí)例。|||模糊控制實(shí)質(zhì)上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇。模糊控制的一大特點(diǎn)是既具有系統(tǒng)化的理論，又有著大量實(shí)際應(yīng)用背景。|||優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于難于建立模型的控制對(duì)象不失為一種良好的控制方法。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(Neural Architecture search)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索是生成和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有效工具 Neural Architecture Search 。

在不確定網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)度和結(jié)構(gòu)的情況下，使用一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent network)作為控制器來生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的字段，用來構(gòu)建子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將訓(xùn)練子網(wǎng)絡(luò)之后的準(zhǔn)確率作為控制器回饋信號(hào)(reward signal)，通過計(jì)算策略梯度(policy gradient)更新控制器，這樣不斷的迭代循環(huán)。在下一次迭代中，控制器將有更高的概率提出一個(gè)高準(zhǔn)確率的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?？傊殡S著時(shí)間的推移，控制器將通過不斷的學(xué)習(xí)來提高搜索結(jié)果。如下圖所示就是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索。

神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索中，我們使用控制器產(chǎn)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)。控制器使用的是一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)我們希望預(yù)測(cè)只有卷積層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以使用控制器來生成這些超參數(shù)的序列。

控制器可以看到代理(agent),生成的超參數(shù)序列(網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的描述字符串)可以被看做代理一系列的動(dòng)作(actions) 。子網(wǎng)絡(luò)在收斂后將達(dá)到準(zhǔn)確率。隨后，將作為回饋信號(hào)并使用增強(qiáng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練控制器。具體的說，為了優(yōu)化的結(jié)構(gòu)，需要讓控制器最大化期望回饋，期望回饋可以表示為 :

由于不可微分，因此不能使用傳統(tǒng)的BP算法。我們需要使用回饋更新代理的策略參數(shù) ，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)回饋的最優(yōu)化。這里我們使用 Williams 提出的REINFORCE，這個(gè)公式關(guān)聯(lián)了回饋和策略參數(shù) ：

上述數(shù)值的可以近似表示為：

是控制器一個(gè)批樣本網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)量，是控制器生成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的超參數(shù)數(shù)量。是第個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確率。

上述更新的梯度是梯度的無偏估計(jì)，但是方差很大。為了減小方差，我們使用了一個(gè)基線函數(shù)：。

只要不依賴與當(dāng)前的動(dòng)作，這個(gè)梯度導(dǎo)數(shù)將始終是無偏估計(jì)。這里，我們的是準(zhǔn)確率的指數(shù)移動(dòng)平均值 EMA 。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索中，訓(xùn)練一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)可能需要幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間。使用分布式訓(xùn)練和并行參數(shù)更新可以加速控制器的學(xué)習(xí)過程。我們使用參數(shù)服務(wù)器保存所有參數(shù)，服務(wù)器將參數(shù)分發(fā)給控制器，控制器被分成個(gè)，每一個(gè)控制器使用得到的參數(shù)進(jìn)行模型的構(gòu)建，由于得到的參數(shù)可能不同，構(gòu)建模型的策略也是隨機(jī)的，導(dǎo)致每次構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也會(huì)不同。每個(gè)控制器會(huì)構(gòu)建一個(gè)batch, 個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，然后并行訓(xùn)練子網(wǎng)絡(luò)得到準(zhǔn)確率。計(jì)算出參數(shù)的梯度。然后計(jì)算完梯度的控制器將梯度傳遞到參數(shù)服務(wù)器，分別對(duì)自己負(fù)責(zé)的參數(shù)進(jìn)行更新。接下來控制器得到更新的參數(shù)開始構(gòu)建新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這里，每一個(gè)控制器獨(dú)立的發(fā)送自己的梯度更新服務(wù)器參數(shù)，不需要控制器之間同步，這及時(shí)異步更新。這里子網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)固定(epochs)。這種并行架構(gòu)如下圖所示

為了讓控制器產(chǎn)生跳躍連接。在第層中，添加一個(gè)錨點(diǎn)(anchor point)表示是否和前面的網(wǎng)絡(luò)層連接：

表示控制器第層網(wǎng)絡(luò)錨點(diǎn)的隱藏狀態(tài)，介于0到之間。根據(jù)這些sigmoids的結(jié)果來決定哪些網(wǎng)絡(luò)層被用作當(dāng)前層的輸入。，和是可訓(xùn)練參數(shù)。[圖片上傳失敗...(image-feb8fe-1558488967580)]

為了產(chǎn)生循環(huán)元胞。控制器需要找到一個(gè)公式，以和作為輸入，作為結(jié)果。最簡(jiǎn)單的方式，這是一個(gè)基本的循環(huán)細(xì)胞的公式。一個(gè)更復(fù)雜的公式是廣泛應(yīng)用的LSTM循環(huán)元胞。

基礎(chǔ)RNN和LSTM都可以描述為一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)，輸入和，產(chǎn)生，這些變量作為葉子?？刂破鱎NN需要標(biāo)明樹上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的結(jié)合方法(相加，按元素相乘等)和激活函數(shù)，用于融合兩個(gè)輸入并產(chǎn)生一個(gè)輸出。然后兩個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出又被作為樹上下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入。為了控制器可以選擇這些方法和函數(shù)，我們將樹上的節(jié)點(diǎn)以一定的順序編號(hào)，這樣控制器可以順序的預(yù)測(cè)。

四、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的mppt控制是什么意思

mppt是最大功率跟蹤器，用于控制新能源（光伏，風(fēng)能等等）時(shí)刻發(fā)出最大功率的，是個(gè)設(shè)備

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能算法的一種，是個(gè)算法。

它的意思是用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法去控制這個(gè)設(shè)備工作。

望采納

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