前馈神经网络详解与激活函数分析
"chap04-前馈神经网络.pptx" 前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)是一种基本的人工神经网络模型,它由多层神经元构成,其中信息仅沿一个方向传递,即从输入层经过隐藏层(可选)到输出层,没有环路或反馈机制。在《神经网络与深度学习》一书中,作者详细介绍了前馈神经网络的基本概念和应用。 神经网络的历史可以追溯到20世纪50年代,最初是受到生物神经系统的启发。分布式并行处理(PDP)网络是80年代末期最流行的连接主义模型,它具备以下特点: 1. 信息表示分布式,意味着每个神经元都参与存储信息,而非仅由单个神经元负责。 2. 记忆和知识存储在神经元间的连接权重上,而不是独立的存储单元。 3. 学习新知识的过程是通过调整神经元之间的连接强度,即权重更新,这通常通过学习算法如误差反向传播来实现。 在神经网络中,生物神经元和人工神经元是两个核心概念。生物神经元是生物体中的基本信息处理单元,具有兴奋和抑制两种状态。人工神经元则是模拟生物神经元行为的数学模型,通常是简单的线性模型,通过激活函数转换输入信号,使其具有非线性特性。激活函数是神经网络的关键组成部分,它决定了神经元的输出与输入之间的关系。理想的激活函数应满足以下条件: - 连续可导,以便在优化过程中使用数值方法求解梯度。 - 激活函数和其导数应尽量简单,以提高计算效率。 - 导数值域应适中,既不过大也不过小,以保持训练的效率和稳定性。 - 单调递增,确保网络的非线性特性。 常见的激活函数包括: - Sigmoid函数,具有饱和特性,但收敛速度较慢。 - Tanh函数,零中心化,能减缓梯度消失问题,但仍有饱和现象。 - ReLU(Rectified Linear Unit)函数,解决了Sigmoid和Tanh的饱和问题,但在某些情况下会出现“死亡ReLU”问题。 - Swish函数,是自门控的激活函数,具有更好的性能。 - GELU(Gaussian Error Linear Unit)函数,基于高斯分布的累积分布函数,能够提供更平滑的梯度。 除了激活函数,神经网络还包括网络的拓扑结构和学习算法。网络结构涉及神经元的组织方式,如全连接层、卷积层等。学习算法如反向传播则负责调整网络权重,使网络对训练数据的预测误差最小化。在训练过程中,权重的更新是根据损失函数的梯度进行的,而梯度计算依赖于激活函数的导数。 前馈神经网络在各种机器学习任务中都有广泛的应用,包括分类、回归、图像识别等。随着深度学习的发展,前馈神经网络常作为基础模块用于构建更复杂的网络架构,如卷积神经网络(CNN)和其他深度学习模型。CNN在图像处理领域表现出色,其卷积层和池化层设计能够有效提取特征,而全连接层则可将这些特征转化为最终的分类或回归结果。
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