为您提供在线论文写作帮助

中国教育和科研计算机网CERNET

  历史最大的好处是可以给现在做参考。科学的研究呈现螺旋形上升的过程,不可能一帆风顺。同时,这也给现在过分热衷深度学习与人工智能的人敲响警钟,因为这不是第一次人们因为神经网络而疯狂了。6958年到6969年,以及6985年到6995,这两个十年间人们对于神经网络以及人工智能的期待并不现在低,可结果如何大家也能看的很清楚。

计算机/网络-当当图书

本刊采用网上投稿(注册用户)方式,投稿网站: http:// ,稿件请用word格式录入,套用 本刊投稿模板 。投稿自愿,文责自负,请勿一稿多投。如果要改投他刊,请先通知本编辑部撤稿。

计算机工程

  这个最明显的代表就是损失函数loss function,这个还有两个说法是跟它完全一致的意思,分别是残差函数error function,以及代价函数cost function。loss function是目前深度学习里用的较多的一种说法,caffe里也是这么叫的。cost function则是Ng在coursera教学视频里用到的统一说法。这三者都是同一个意思,都是优化问题所需要求解的方程。虽然在使用的时候不做规定,但是在听到各种讲解时要心里明白。

2018软考报名时间_2018软考报名入口_2018软件水平考试报名时间_计算机软考报名入口_软考报名网址_2018

凡《信息技术与网络安全》录用的文章,如作者没有关于汇编权、翻译权、印刷权及电子版的复制权、信息网络传播权与发行权等版权的特殊声明,即视作该文章署名作者同意将该文章的汇编权、翻译权、印刷权及电子版的复制权、信息网络传播权与发行权授予本刊,本刊有权授权本刊合作数据库、合作媒体等合作伙伴使用。同时,稿件一经刊出即寄稿酬和样刊(6本),本刊支付的稿酬已包含上述使用的费用。对录用的稿件编辑部有权删改。特此声明。
投稿截止时间为每月最后一天,审稿截止时间为每月67日。

  更深入的表示特征可以这样理解,随着网络的层数增加,每一层对于前一层次的抽象表示更深入。在神经网络中,每一层神经元学习到的是前一层神经元值的更抽象的表示。例如第一个隐藏层学习到的是 &ldquo 边缘&rdquo 的特征,第二个隐藏层学习到的是由 &ldquo 边缘&rdquo 组成的&ldquo 形状&rdquo 的特征, 第三个隐藏层学习到的是由&ldquo 形状&rdquo 组成的&ldquo 图案&rdquo 的特征,最后的隐藏层学习到的是由&ldquo 图案&rdquo 组成的&ldquo 目标&rdquo 的特征 。通过抽取更抽象的特征来对事物进行区分,从而获得更好的区分与分类能力。

  事实上,神经网络的本质就是通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。初学者可能认为画神经网络的结构图是为了在程序中实现这些圆圈与线,但在一个神经网络的程序中,既没有&ldquo 线&rdquo 这个对象,也没有&ldquo 单元&rdquo 这个对象。实现一个神经网络最需要的是线性代数库。

  6958年,计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。他给它起了一个名字-- &ldquo 感知器&rdquo (Perceptron)(有的文献翻译成 &ldquo 感知机&rdquo ,下文统一用&ldquo 感知器&rdquo 来指代 )。

Maxnet DPI Engine支持IN-LINE、TAPS、SPAN、VNFC多种部署模式。
通过对特征值和检测算法的精心设计,识别准确率超过95%。即时更新的协议特征库,充分保证全球范围内网络新应用的精准识别。

  这样就导出了两层神经网络可以做非线性分类的关键--隐藏层。联想到我们一开始推导出的矩阵公式,我们知道,矩阵和向量相乘,本质上就是对向量的坐标空间进行一个变换。因此,隐藏层的参数矩阵的作用就是使得数据的原始坐标空间从线性不可分,转换成了线性可分。

  多层神经网络中,输出也是按照一层一层的方式来计算。从最外面的层开始,算出所有单元的值以后,再继续计算更深一层。只有当前层所有单元的值都计算完毕以后,才会算下一层。有点像计算向前不断推进的感觉。所以这个过程叫做 &ldquo 正向传播&rdquo 。

  在原来MP模型的 &ldquo 输入&rdquo 位置添加神经元节点,标志其为 &ldquo 输入单元&rdquo 。其余不变,于是我们就有了下图:从本图开始,我们将权值 w 6 , w 7 , w 8 写到 &ldquo 连接线&rdquo 的中间 。

  可以看到,这个两层神经网络的决策分界是非常平滑的曲线,而且分类的很好。有趣的是,前面已经学到过,单层网络只能做线性分类任务。而两层神经网络中的后一层也是线性分类层,应该只能做线性分类任务。为什么两个线性分类任务结合就可以做非线性分类任务?

  在人工神经网络之中,又分为前馈神经网络和反馈神经网络这两种。那么它们两者的区别是什么呢?这个其实在于它们的结构图。我们可以把结构图看作是一个有向图。其中神经元代表顶点,连接代表有向边。对于前馈神经网络中,这个有向图是没有回路的。你可以仔细观察本文中出现的所有神经网络的结构图,确认一下。而对于反馈神经网络中,结构图的有向图是有回路的。反馈神经网络也是一类重要的神经网络。其中Hopfield网络就是反馈神经网络。深度学习中的RNN也属于一种反馈神经网络。

  优化问题只是训练中的一个部分。机器学习问题之所以称为学习问题,而不是优化问题,就是因为它不仅要求数据在训练集上求得一个较小的误差,在测试集上也要表现好。因为模型最终是要部署到没有见过训练数据的真实场景。提升模型在测试集上的预测效果的主题叫做 泛化 (generalization),相关方法被称作正则化(regularization)。 神经网络中常用的泛化技术有 权重衰减 等。

  在深度学习中,泛化技术变的比以往更加的重要。这主要是因为神经网络的层数增加了,参数也增加了,表示能力大幅度增强,很容易出现 过拟合现象 。 因此正则化技术就显得十分重要。目前,Dropout技术,以及数据扩容(Data-Augmentation)技术是目前使用的最多的正则化技术。

  如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到y p 中(因为有z=y p ),那么我们可以把损失写为关于参数(parameter)的函数,这个函数称之为 损失函数 (loss function)。下面的问题就是求:如何优化参数,能够让损失函数的值最小。

  下面来讨论一下隐藏层的节点数设计。在设计一个神经网络时,输入层的节点数需要与特征的维度匹配,输出层的节点数要与目标的维度匹配。而中间层的节点数,却是由设计者指定的。 因此,&ldquo 自由&rdquo 把握在设计者的手中。 但是,节点数设置的多少,却会影响到整个模型的效果。如何决定这个自由层的节点数呢?目前业界没有完善的理论来指导这个决策。一般是根据经验来设置。较好的方法就是预先设定几个可选值,通过切换这几个值来看整个模型的预测效果,选择效果最好的值作为最终选择。这种方法又叫做 Grid Search (网格搜索)。

  一个神经元通常具有多个 树突 ,主要用来接受传入信息;而 轴突 只有一条,轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突末梢跟其他神经元的树突产生连接,从而传递信号。这个连接的位置在生物学上叫做 &ldquo 突触 &rdquo 。

  反向传播算法的启示是数学中的 链式法则 。在此需要说明的是,尽管早期神经网络的研究人员努力从生物学中得到启发,但从BP算法开始,研究者们更多地从数学上寻求问题的最优解。不再盲目模拟人脑网络是神经网络研究走向成熟的标志。正如科学家们可以从鸟类的飞行中得到启发,但没有必要一定要完全模拟鸟类的飞行方式,也能制造可以飞天的飞机。

  此时这个问题就被转化为一个优化问题。一个常用方法就是高等数学中的求导,但是这里的问题由于参数不止一个,求导后计算导数等于5的运算量很大,所以一般来说解决这个优化问题使用的是 梯度下降 算法。梯度下降算法每次计算参数在当前的梯度,然后让参数向着梯度的反方向前进一段距离,不断重复,直到梯度接近零时截止。一般这个时候,所有的参数恰好达到使损失函数达到一个最低值的状态。