机器学习基础:人工神经网络与反向传播算法
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更新于2024-08-16
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"该资源是一份关于机器学习中人工神经网络(ANN)的Matlab教程PPT,由Mitchell撰写并由曾华军等人翻译,陶晓鹏进行讲解。内容涵盖了ANN的基本概念、反向传播算法及其在各种应用中的成功案例,同时也探讨了ANN的生物学灵感和并行处理能力。"
在机器学习领域,人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型,它能够通过学习从数据中提取模式和规律。Matlab作为一款强大的数值计算软件,常被用于实现和训练神经网络模型。
第4章主要介绍了人工神经网络的基本结构和工作原理。神经网络由大量的简单单元,即神经元,组成,每个神经元接收多个输入信号,经过加权和非线性转换后产生一个输出。这些神经元之间通过权重连接,形成了复杂的网络结构。这种设计使得神经网络具有强大的函数逼近能力,能处理连续、离散或向量形式的目标函数。
反向传播算法是训练神经网络的一种常用方法,它利用梯度下降法来调整网络中的权重,以使网络的预测输出尽可能接近训练数据的实际输出。这个过程是通过反向传播误差来实现的,从而不断优化网络性能,提高其对训练数据的拟合程度。
ANN在实际应用中表现出对训练数据错误的鲁棒性,这使得它们能在存在噪声或不完整数据的情况下依然能够学习。例如,在视觉场景分析、语音识别和机器人控制等领域,神经网络已经取得了显著的成果。例如,手写字符识别、口语识别和人脸识别等复杂任务,都是神经网络成功应用的例子。
生物学是神经网络理论的重要来源。生物神经系统由亿万个神经元组成,每个神经元与大量的其他神经元相连,形成高度并行的信息处理网络。尽管人工神经网络并未完全复制生物神经系统的所有特性,但其设计理念受到了生物并行处理的启发,试图通过分布式表示和并行计算来提升信息处理效率。
神经网络研究有两种主要方向:一是试图通过神经网络来理解和模拟生物学习过程,二是开发高效的人工学习算法,不拘泥于生物真实过程。本资料更侧重于后者,旨在提供一种实用的机器学习工具,而不追求生物的真实模拟。
这份PPT提供了对机器学习中人工神经网络基础理论和实践应用的深入理解,适合对Matlab编程和神经网络感兴趣的读者学习。通过学习,读者可以掌握如何使用Matlab构建和训练神经网络,以及如何将这些技术应用于实际问题中。
2019-03-10 上传
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昨夜星辰若似我
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