神經網絡算法實現(xiàn)（神經網絡算法實現(xiàn)白酒分類）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于神經網絡算法實現(xiàn)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、深度學習中的神經網絡編寫需要設計到哪些算法？

• 2、利用神經網絡進行文本分類算法綜述（持續(xù)更新中）

• 3、神經網絡：卷積神經網絡（CNN）

• 4、人工神經網絡算法與機器學習算法是兩種完全不同的算法

一、深度學習中的神經網絡編寫需要設計到哪些算法？

涉及到的算法有很多，比如反向傳播算法、前向傳播、卷積算法、矩陣遠點的算法、梯度優(yōu)化的算法、評估算法等等。單純用算法來描述過于籠統(tǒng)，一般都是直接用對應的數(shù)學原理和公式去描述神經網絡的編寫過程的。首先，定義網絡結構，諸如神經元個數(shù)、隱層數(shù)目、權重、偏置等，其次根據(jù)梯度下降進行前向傳播，再次反向傳播更新梯度，最后是循環(huán)往復直到網絡最優(yōu)。

二、利用神經網絡進行文本分類算法綜述（持續(xù)更新中）

傳統(tǒng)的文本分類一般都是使用詞袋模型/Tf-idf作為特征+機器學習分類器來進行分類的。隨著深度學習的發(fā)展，越來越多的神經網絡模型被用來進行文本分類。本文將對這些神經網絡模型做一個簡單的介紹。

本文介紹了一種詞向量模型，雖然算不得文本分類模型，但由于其可以說是fasttext的基礎。因此也簡單提一下。

作者認為cbow和skipgram及大部分詞向量模型都沒有考慮到單詞的多態(tài)性，而簡單的將一個單詞的多種形態(tài)視為獨立的單詞。例如like的不同形式有l(wèi)ikes，liking，liked，likes，這些單詞的意思其實是相同的，但cbow/skipgram模型卻認為這些單詞是各自獨立的，沒有考慮到其形態(tài)多樣性。

因此作者提出了一個可以有效利用單詞字符級別信息的n-gram詞向量模型，該模型是以skipgram模式實現(xiàn)的。例如單詞 where，其n-gram表示為<wh, whe, her, ere, re>, where。其中<>分別表示前后綴。在原始的skipgram模型中，輸入僅僅只是where的onehot向量，而在此模型中輸入則變成了<wh, whe, her, ere, re>, where的onehot編碼的加和，有效的利用了字符級別的信息，因此效果更加好。

而在loss方面，文中采用了負采樣+binary LogisticRegression的策略。即對每一個目標單詞都預測為正負中的一種。

在本文中作者提供了一個基于神經網絡的文本分類模型，這個模型是基于cbow的，與cbow非常類似。

和CBOW一樣，fastText模型也只有三層：輸入層、隱含層、輸出層（Hierarchical Softmax），輸入都是多個經向量表示的單詞，輸出都是一個特定的target，隱含層都是對多個詞向量的疊加平均。不同的是，CBOW的輸入是目標單詞的上下文，fastText的輸入是多個單詞及其n-gram特征的embeding表示方式，這些特征用來表示單個文檔；CBOW的輸入單詞被onehot編碼過，fastText的輸入特征是被embedding過；CBOW的輸出是目標詞匯，fastText的輸出是文檔對應的類標。輸出層的實現(xiàn)同樣使用了層次softmax，當然如果自己實現(xiàn)的話，對于類別數(shù)不是很多的任務，個人認為是可以直接使用softmax的。

最后，貼一個Keras的模型fasttext簡化版。

基于詞向量表示，本文提出利用卷積神經網絡來進行文本分類。其算法如上圖所示：

在本文中，作者嘗試了多種不同的詞向量模式：

在上一篇文章中CNN網絡的輸入一般是預訓練好的詞向量，而在本文中作者提出一種直接將embedding訓練與分類任務結合在一起，且能有效提取/保留詞序信息，也即有效訓練出n-gram的模型方法，其實也可以理解為一種利用CNN來進行embedding的方法。

此外，另一個問題是輸入序列長度變化問題（在上一篇文章textCNN中通過padding解決的？），在本文作者提出使用一個動態(tài)可變的pooling層來解決這個問題，使得卷積層輸出的大小是相同的。關于可變pooling其實與圖像識別中的 空間金字塔池化 (Spatial Pyramid Pooling) 是類似的。

這篇文章有點將fastText與TextCNN結合在一起的感覺，將n-gram embedding與分類任務結合在了一起進行訓練，通過CNN來進行Embedding。

Text Categorization via Region Embedding》

在本篇文章中作者提出了一個tv-embedding（即two-view embedding），它也屬于region embedding（也可以理解為ngram embedding）。這種方法與上面的bow-CNN表示相似，使用bow（bag of words）的方式來表示一個區(qū)域的詞句，然后通過某個區(qū)域（region，左右鄰域的單詞或詞句）來預測其前后的區(qū)域（單詞或詞句），即輸入?yún)^(qū)域是view1，target區(qū)域是view2。tv-embedding是單獨訓練的，在使用的時候與CNN中的embedding組合在一起（形成多個channel？）。作者認為，word2vec方法預訓練得到的embedding向量是普適性的，而通過特定任務的數(shù)據(jù)集的訓練得到tv-embedding具有任務相關的一些信息，更有利于提升我們的模型效果。

吐槽一下，這篇文章沒太看懂，也可能是英語太差，作者文章中沒有那種一眼就能讓人理解的網絡圖，像textCNN的圖就非常一目了然，看圖就知道是怎么做的了。

本文提出了一個使用監(jiān)督學習加半監(jiān)督預訓練的基于LSTM的文本分類模型。文章作者與上面相同，所以用到的很多技術可以說與上面也是同出一轍。因此簡單說下本文的一些思路。

作者認為已有的直接使用LSTM作為文本分類模型并直接將LSTM的最后一個輸出作為后續(xù)全連接分類器的方法面臨兩個問題：（1）這種方式一般都是與word embedding整合在一起（即輸入onehot經過一個embedding層再進入LSTM），但是embedding訓練不穩(wěn)定，不好訓練；（2）直接使用LSTM最后一個輸出來表示整個文檔不準確，一般來說LSTM輸入中后面的單詞會在最后輸出中占有較重的權重，但是這對于文章表示來說并不總是對的。因此作者對這兩點進行了改進：

本文其實可以看作是作者將自己前面的tv-embedding半監(jiān)督訓練與RCNN的一個融合吧，大有一種一頓操作猛如虎，一看人頭0-5的感覺（因為作者的實驗結果跟一般的CNN相比其實也搶不了多少）。

本文的作者也是前面兩篇使用CNN來進行文本分類處理的文章的作者。因此在本文中，結合了前面兩篇文章提出的一些方法，并使用了一個深層的卷積神經網絡。具體的細節(jié)包括：

更多詳細的關于DPCNN的細節(jié)可以查看 從DPCNN出發(fā)，撩一下深層word-level文本分類模型 。

本文提出了一種基于CNN+Attention的文本分類模型。作者認為已有的基于CNN的文本分類模型大都使用的是固定大小的卷積核，因此其學習到的表示也是固定的n-gram表示，這個n與CNN filter大小相關。但是在進行句子的語義表示時，不同句子發(fā)揮重要作用的ngram詞語常常是不同的，也即是變化的。因此，模型能根據(jù)句子來自適應的選擇每個句子最佳的n-gram對于提升模型的語義表示能力是非常關鍵的。本文便是由此思路提出了一種自適應的來選擇不同n-gram表示的模型。

本文模型在主題結構上參照了CV中的DenseNet，借由DenseNet中的稠密連接來提取到豐富的n-gram特征表示。舉例來說，在layer3的特征不僅能學習到f(x1, x2, x3)，還能學習到f(x1(x2,x3))這種更多層次，更加豐富的特征。網絡的結構主要包括三部分：DenseCNN主網絡，Attention module和最后的全連接層分類網絡。下面對這三部分進行簡單的說明：

本文通過Dense connection + Attention來自動獲取對于文本語義最重要的n-gram特征，結果很好。但是缺點是，這個網絡比較適合較短的文本，文中對輸入文本進行了padding補齊，對于不同數(shù)據(jù)集最大長度分別為50，100等，但這對于較長的文本明顯是不足的。因此對于較長的文本或許HAN這種借用RNN來不限制輸入長短的網絡會更好。

本文提出了一種結合循環(huán)神經網絡（RNN）和卷積神經網絡來進行文本分類的方法，其結構如上圖所示，該網絡可以分為三部分：

雖然說是RNN與CNN的結合，但是其實只用到了CNN中的pooling，多少有一點噱頭的意思。文中還提到了RCNN為什么比CNN效果好的原因，即為什么RCNN能比CNN更好的捕捉到上下文信息：CNN使用了固定大小window（也即kernel size）來提取上下文信息，其實就是一個n-gram。因此CNN的表現(xiàn)很大程度上受window大小的影響，太小了會丟失一些長距離信息，太大了又會導致稀疏性問題，而且會增加計算量。

在眾多自然語言處理任務中，一個非常突出的問題就是訓練數(shù)據(jù)不足，且標注難度大。因此文本提出了一種多任務共享的RNN模型框架，其使用多個不同任務數(shù)據(jù)集來訓練同一個模型共享參數(shù)，已達到擴充數(shù)據(jù)集的作用。

文中作者提出了三個模型，如上圖所示：

三個模型的訓練方式相同：

本文提出了一個層次LSTM+Attention模型。作者認為，雖然一篇文章有多個句子組成但真正其關鍵作用的可能是其中的某幾個，因此對各個句子施加了注意力機制，以使得對文章語義貢獻較多的句子占有更多的權重。同樣的，組成一個句子的單詞有多個，但是發(fā)揮重要作用的可能就那么幾個，因此使用注意力機制以使得重要單詞發(fā)揮更大的作用，這些便是本文的核心思想。整個網絡可分為三層，兩個LSTM層分別用來進行word encode和sentence encode，最頂上為一個全連接分類層。若加上兩層注意力層，則可認為網絡為5層。下面簡單聊聊這五層網絡的結構：

總體來說，本文看起來還是比較有意思的，符合人閱讀文章的習慣，我們寫文章的時候也是有中心詞和中心句的。但是由于這個層級結構是否會導致訓練慢或者不好訓練還不得而知。最后，文中還提出對文章按長短先進行排序，長度相似的進入一個batch，這將訓練速度加快了3倍。

本文提出了一個基于圖神經網絡的文本分類方法。該方法的主要思想是將所有文章及其包含的詞匯都放到一個圖網絡里面去，圖網絡中的節(jié)點分為兩種類型：單詞節(jié)點和文章節(jié)點。其中連接單詞節(jié)點和文章節(jié)點的邊的權重使用TF-IDF來表示，而單詞與單詞之間邊的權重則是使用點互信息（PMI）來表示。點互信息與傳統(tǒng)語言模型中的條件概率計算方式非常相似。只不過PMI采用的是滑窗方式而條件概率是直接在所有語料中進行統(tǒng)計，可以認為是將所有語料當做一個大窗口，這時就又與PMI相同了。

A表示圖網絡的鄰接矩陣，表示如下：

GCN同樣也是可以含有多層隱藏層的，其各個層的計算方式如下：

其中A'為歸一化對稱鄰接矩陣， W0 ∈ R^(m×k) 為權重矩陣，ρ是激活函數(shù)，例如 ReLU ρ(x) = max(0,x) 如前所述，可以通過疊加多個GCN層來合并更高階的鄰域信息：

其中j表示層數(shù)。

損失函數(shù)定義為所有已標記文檔的交叉熵誤差:

文中提到Text GCN運行良好的原因有兩個方面：

但是其也有一些缺：

總的來說，文章的idea還是挺有意思的，效果也還不錯。初識GCN可能還是有一點難以理解，可以參考如下資料進行進一步學習：

基于圖卷積網絡的文本分類算法

如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？

三、神經網絡：卷積神經網絡（CNN）

神經網絡 最早是由心理學家和神經學家提出的，旨在尋求開發(fā)和測試神經的計算模擬。

粗略地說， 神經網絡 是一組連接的 輸入/輸出單元 ，其中每個連接都與一個 權 相關聯(lián)。在學習階段，通過調整權值，使得神經網絡的預測準確性逐步提高。由于單元之間的連接，神經網絡學習又稱 連接者學習。

神經網絡是以模擬人腦神經元的數(shù)學模型為基礎而建立的，它由一系列神經元組成，單元之間彼此連接。從信息處理角度看，神經元可以看作是一個多輸入單輸出的信息處理單元，根據(jù)神經元的特性和功能，可以把神經元抽象成一個簡單的數(shù)學模型。

神經網絡有三個要素： 拓撲結構、連接方式、學習規(guī)則

神經網絡的拓撲結構 ：神經網絡的單元通常按照層次排列，根據(jù)網絡的層次數(shù)，可以將神經網絡分為單層神經網絡、兩層神經網絡、三層神經網絡等。結構簡單的神經網絡，在學習時收斂的速度快，但準確度低。

神經網絡的層數(shù)和每層的單元數(shù)由問題的復雜程度而定。問題越復雜，神經網絡的層數(shù)就越多。例如，兩層神經網絡常用來解決線性問題，而多層網絡就可以解決多元非線性問題

神經網絡的連接 ：包括層次之間的連接和每一層內部的連接，連接的強度用權來表示。

根據(jù)層次之間的連接方式，分為：

1）前饋式網絡：連接是單向的，上層單元的輸出是下層單元的輸入，如反向傳播網絡，Kohonen網絡

2）反饋式網絡：除了單項的連接外，還把最后一層單元的輸出作為第一層單元的輸入，如Hopfield網絡

根據(jù)連接的范圍，分為：

1）全連接神經網絡：每個單元和相鄰層上的所有單元相連

2）局部連接網絡：每個單元只和相鄰層上的部分單元相連

神經網絡的學習

根據(jù)學習方法分：

感知器：有監(jiān)督的學習方法，訓練樣本的類別是已知的，并在學習的過程中指導模型的訓練

認知器：無監(jiān)督的學習方法，訓練樣本類別未知，各單元通過競爭學習。

根據(jù)學習時間分：

離線網絡：學習過程和使用過程是獨立的

在線網絡：學習過程和使用過程是同時進行的

根據(jù)學習規(guī)則分：

相關學習網絡：根據(jù)連接間的激活水平改變權系數(shù)

糾錯學習網絡：根據(jù)輸出單元的外部反饋改變權系數(shù)

自組織學習網絡：對輸入進行自適應地學習

摘自《數(shù)學之美》對人工神經網絡的通俗理解：

神經網絡種類很多，常用的有如下四種：

1）Hopfield網絡，典型的反饋網絡，結構單層，有相同的單元組成

2）反向傳播網絡，前饋網絡，結構多層，采用最小均方差的糾錯學習規(guī)則，常用于語言識別和分類等問題

3）Kohonen網絡：典型的自組織網絡，由輸入層和輸出層構成，全連接

4）ART網絡：自組織網絡

深度神經網絡：

Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經網絡

Recurrent neural Network(RNN)循環(huán)神經網絡

Deep Belief Networks(DBN)深度信念網絡

深度學習是指多層神經網絡上運用各種機器學習算法解決圖像，文本等各種問題的算法集合。深度學習從大類上可以歸入神經網絡，不過在具體實現(xiàn)上有許多變化。

深度學習的核心是特征學習，旨在通過分層網絡獲取分層次的特征信息，從而解決以往需要人工設計特征的重要難題。

Machine Learning vs. Deep Learning 

神經網絡（主要是感知器）經常用于 分類

神經網絡的分類知識體現(xiàn)在網絡連接上，被隱式地存儲在連接的權值中。

神經網絡的學習就是通過迭代算法，對權值逐步修改的優(yōu)化過程，學習的目標就是通過改變權值使訓練集的樣本都能被正確分類。

神經網絡特別適用于下列情況的分類問題：

1) 數(shù)據(jù)量比較小，缺少足夠的樣本建立模型

2) 數(shù)據(jù)的結構難以用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法來描述

3) 分類模型難以表示為傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型

缺點：

1) 需要很長的訓練時間，因而對于有足夠長訓練時間的應用更合適。

2) 需要大量的參數(shù)，這些通常主要靠經驗確定，如網絡拓撲或“結構”。

3)  可解釋性差 。該特點使得神經網絡在數(shù)據(jù)挖掘的初期并不看好。

優(yōu)點：

1) 分類的準確度高

2)并行分布處理能力強

3)分布存儲及學習能力高

4)對噪音數(shù)據(jù)有很強的魯棒性和容錯能力

最流行的基于神經網絡的分類算法是80年代提出的 后向傳播算法 。后向傳播算法在多路前饋神經網絡上學習。 

定義網絡拓撲

在開始訓練之前，用戶必須說明輸入層的單元數(shù)、隱藏層數(shù)（如果多于一層）、每一隱藏層的單元數(shù)和輸出層的單元數(shù)，以確定網絡拓撲。

對訓練樣本中每個屬性的值進行規(guī)格化將有助于加快學習過程。通常，對輸入值規(guī)格化，使得它們落入0.0和1.0之間。

離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值一個輸入單元。例如，如果屬性A的定義域為(a0,a1,a2)，則可以分配三個輸入單元表示A。即，我們可以用I0 ,I1 ,I2作為輸入單元。每個單元初始化為0。如果A = a0，則I0置為1；如果A = a1，I1置1；如此下去。

一個輸出單元可以用來表示兩個類（值1代表一個類，而值0代表另一個）。如果多于兩個類，則每個類使用一個輸出單元。

隱藏層單元數(shù)設多少個“最好” ，沒有明確的規(guī)則。

網絡設計是一個實驗過程，并可能影響準確性。權的初值也可能影響準確性。如果某個經過訓練的網絡的準確率太低，則通常需要采用不同的網絡拓撲或使用不同的初始權值，重復進行訓練。

后向傳播算法學習過程：

迭代地處理一組訓練樣本，將每個樣本的網絡預測與實際的類標號比較。

每次迭代后，修改權值，使得網絡預測和實際類之間的均方差最小。

這種修改“后向”進行。即，由輸出層，經由每個隱藏層，到第一個隱藏層（因此稱作后向傳播）。盡管不能保證，一般地，權將最終收斂，學習過程停止。

算法終止條件：訓練集中被正確分類的樣本達到一定的比例，或者權系數(shù)趨近穩(wěn)定。

后向傳播算法分為如下幾步：

1) 初始化權

網絡的權通常被初始化為很小的隨機數(shù)（例如，范圍從-1.0到1.0，或從-0.5到0.5）。

每個單元都設有一個偏置（bias），偏置也被初始化為小隨機數(shù)。

2) 向前傳播輸入

對于每一個樣本X，重復下面兩步：

向前傳播輸入，向后傳播誤差

計算各層每個單元的輸入和輸出。輸入層：輸出=輸入=樣本X的屬性；即，對于單元j，Oj = Ij = Xj。隱藏層和輸出層：輸入=前一層的輸出的線性組合,即，對于單元j， Ij =wij Oi + θj，輸出=

3) 向后傳播誤差

計算各層每個單元的誤差。

輸出層單元j，誤差：

Oj是單元j的實際輸出，而Tj是j的真正輸出。

隱藏層單元j，誤差：

wjk是由j到下一層中單元k的連接的權，Errk是單元k的誤差

更新 權 和 偏差 ，以反映傳播的誤差。

權由下式更新：

 其中，△wij是權wij的改變。l是學習率，通常取0和1之間的值。

 偏置由下式更新：

  其中，△θj是偏置θj的改變。

Example

人類視覺原理：

深度學習的許多研究成果，離不開對大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。1981 年的諾貝爾醫(yī)學獎，頒發(fā)給了 David Hubel（出生于加拿大的美國神經生物學家） 和Torsten Wiesel，以及Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”， 可視皮層是分級的 。

人類的視覺原理如下：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然后進一步抽象（大腦進一步判定該物體是只氣球）。

對于不同的物體，人類視覺也是通過這樣逐層分級，來進行認知的：

在最底層特征基本上是類似的，就是各種邊緣，越往上，越能提取出此類物體的一些特征（輪子、眼睛、軀干等），到最上層，不同的高級特征最終組合成相應的圖像，從而能夠讓人類準確的區(qū)分不同的物體。

可以很自然的想到：可以不可以模仿人類大腦的這個特點，構造多層的神經網絡，較低層的識別初級的圖像特征，若干底層特征組成更上一層特征，最終通過多個層級的組合，最終在頂層做出分類呢？答案是肯定的，這也是許多深度學習算法（包括CNN）的靈感來源。

卷積神經網絡是一種多層神經網絡，擅長處理圖像特別是大圖像的相關機器學習問題。卷積網絡通過一系列方法，成功將數(shù)據(jù)量龐大的圖像識別問題不斷降維，最終使其能夠被訓練。

CNN最早由Yann LeCun提出并應用在手寫字體識別上。LeCun提出的網絡稱為LeNet，其網絡結構如下：

這是一個最典型的卷積網絡，由 卷積層、池化層、全連接層 組成。其中卷積層與池化層配合，組成多個卷積組，逐層提取特征，最終通過若干個全連接層完成分類。

CNN通過卷積來模擬特征區(qū)分，并且通過卷積的權值共享及池化，來降低網絡參數(shù)的數(shù)量級，最后通過傳統(tǒng)神經網絡完成分類等任務。

降低參數(shù)量級：如果使用傳統(tǒng)神經網絡方式，對一張圖片進行分類，那么，把圖片的每個像素都連接到隱藏層節(jié)點上，對于一張1000x1000像素的圖片，如果有1M隱藏層單元，一共有10^12個參數(shù)，這顯然是不能接受的。

但是在CNN里，可以大大減少參數(shù)個數(shù)，基于以下兩個假設：

1）最底層特征都是局部性的，也就是說，用10x10這樣大小的過濾器就能表示邊緣等底層特征

2）圖像上不同小片段，以及不同圖像上的小片段的特征是類似的，也就是說，能用同樣的一組分類器來描述各種各樣不同的圖像

基于以上兩個假設，就能把第一層網絡結構簡化

用100個10x10的小過濾器，就能夠描述整幅圖片上的底層特征。

卷積運算的定義如下圖所示：

如上圖所示，一個5x5的圖像，用一個3x3的 卷積核 ：

   101

   010

   101

來對圖像進行卷積操作（可以理解為有一個滑動窗口，把卷積核與對應的圖像像素做乘積然后求和），得到了3x3的卷積結果。

這個過程可以理解為使用一個過濾器（卷積核）來過濾圖像的各個小區(qū)域，從而得到這些小區(qū)域的特征值。在實際訓練過程中， 卷積核的值是在學習過程中學到的。

在具體應用中，往往有多個卷積核，可以認為， 每個卷積核代表了一種圖像模式 ，如果某個圖像塊與此卷積核卷積出的值大，則認為此圖像塊十分接近于此卷積核。如果設計了6個卷積核，可以理解為這個圖像上有6種底層紋理模式，也就是用6種基礎模式就能描繪出一副圖像。以下就是24種不同的卷積核的示例：

池化 的過程如下圖所示：

可以看到，原始圖片是20x20的，對其進行采樣，采樣窗口為10x10，最終將其采樣成為一個2x2大小的特征圖。

之所以這么做，是因為即使做完了卷積，圖像仍然很大（因為卷積核比較?。?，所以為了降低數(shù)據(jù)維度，就進行采樣。

即使減少了許多數(shù)據(jù)，特征的統(tǒng)計屬性仍能夠描述圖像，而且由于降低了數(shù)據(jù)維度，有效地避免了過擬合。

在實際應用中，分為最大值采樣（Max-Pooling）與平均值采樣（Mean-Pooling）。

LeNet網絡結構：

注意，上圖中S2與C3的連接方式并不是全連接，而是部分連接。最后，通過全連接層C5、F6得到10個輸出，對應10個數(shù)字的概率。

卷積神經網絡的訓練過程與傳統(tǒng)神經網絡類似，也是參照了反向傳播算法

第一階段，向前傳播階段：

a）從樣本集中取一個樣本(X,Yp)，將X輸入網絡；

b）計算相應的實際輸出Op

第二階段，向后傳播階段

a）計算實際輸出Op與相應的理想輸出Yp的差；

b）按極小化誤差的方法反向傳播調整權矩陣。

四、人工神經網絡算法與機器學習算法是兩種完全不同的算法

人工神經網絡算法與機器學習算法是兩種完全不同的算法，他們的區(qū)別在于：

人工神經網絡(Artificial Neural Network，簡稱ANN)是一種有監(jiān)督學習算法，它試圖通過模擬人腦神經系統(tǒng)對復雜信息的處理機制來構建一種數(shù)學模型。

該算法是最知名、應用最為廣泛的機器學習算法，可以毫不夸張地說，你所能接觸到的人工智能產品，絕大部分都使用了神經網絡算法，比如手機經常用到的人臉識別、文字識別、語音識別、指紋識別等，都是基于神經網絡分類算法實現(xiàn)的。

機器學習（MachineLearning，ML）逐漸成為熱門學科，主要目的是設計和分析一些學習算法，讓計算機從數(shù)據(jù)中獲得一些決策函數(shù)，從而可以幫助人們解決一些特定任務，提高效率。它的研究領域涉及了概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論等多門學科。

機器學習最成功的應用領域是計算機視覺，雖然也還是需要大量的手工編碼來完成工作。人們需要手工編寫分類器、邊緣檢測濾波器，以便讓程序能識別物體從哪里開始，到哪里結束；寫形狀檢測程序來判斷檢測對象是不是有八條邊；寫分類器來識別字母“ST-O-P”。使用以上這些手工編寫的分類器，人們總算可以開發(fā)算法來感知圖像，判斷圖像是不是一個停止標志牌。

以上就是關于神經網絡算法實現(xiàn)相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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