人工神经网络与激活函数解析

该资源是一份关于神经网络入门的PPT，由阎玉萍于2018年29月1日演讲，涵盖了人工神经网络的发展历程、基本结构、学习算法，以及各种类型的神经网络，如前向多层网络、自组织特征映射网络（SOFM）、卷积神经网络和深度学习网络，并提及了深度学习框架Caffe。 **神经元激活函数** 神经元激活函数是神经网络中至关重要的组成部分，它们决定了神经元如何响应输入信号并生成输出。MP神经元模型由心理学家McCulloch和数学家Pitts提出，它是人工神经元模型的起点，其中的激活函数通常是阶跃函数。然而，随着神经网络理论的发展，出现了多种不同形式的激活函数，如： 1. **sigmoid函数**：这是一个S型曲线函数，输出值在0到1之间，常用于二分类问题，因为它可以将连续的实数值映射到概率区间。 2. **ReLU（Rectified Linear Unit）**：是最常用的激活函数之一，对于正数，它保持原样；对于负数，它输出0，从而解决了梯度消失的问题。 3. **Leaky ReLU**：是对ReLU的改进，对于负数部分，它不是完全输出0，而是输出一个小的负值，以防止“死亡ReLU”现象。 4. ** Tanh**：与sigmoid类似，但其输出在-1到1之间，使得零中心化更好。 5. **ELU (Exponential Linear Units)**：引入指数函数，旨在解决ReLU的“死亡”问题，同时保持输出的零均值。 6. **Swish**：是Google提出的自我门控的激活函数，它在某些情况下表现优于ReLU。 **神经网络的结构与学习算法** 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。前向多层网络（也称为前馈网络）通过多个层级的神经元逐层传递信息，每个神经元连接到下一层的所有神经元。Hebb规则是早期学习算法的基础，描述了神经元权重更新的原则。 **深度学习与卷积神经网络** 随着计算能力的提升，多层的神经网络演变为深度学习网络，其中卷积神经网络（CNN）在图像识别和处理领域表现出色，利用卷积层和池化层来提取特征。深度学习网络如AlexNet、VGG、ResNet等，通过增加网络深度，极大地提高了模型的表达能力和准确性。 **反向传播算法** 多层前向网络的学习问题由反向传播算法解决，该算法通过梯度下降优化损失函数，逐层反向传播误差，更新权重，以最小化预测输出与真实输出之间的差距。 **深度学习框架** 深度学习框架如Caffe，简化了深度学习模型的构建、训练和部署。这些框架提供高效的计算库和模型定义，使研究人员和工程师能够快速实验和开发新的神经网络架构。 总结来说，神经网络的发展经历了多个阶段，从最初的M-P神经元模型到现代的深度学习网络，激活函数和学习算法的不断改进极大地推动了人工智能领域的发展。这份PPT是了解神经网络及其相关概念的入门资源。