深度学习:循环神经网络与样本分类
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更新于2024-07-10
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本文主要探讨了深度学习中的一个重要概念——循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)在处理黑白两类样本(如图像中的白色和黑色像素)的分类问题中的应用。通过迭代过程,作者展示了神经网络权重(W)和偏置(b)的变化,以及如何调整这些参数以优化分类结果。初始参数设置为 W=[1.66 1.11] 和 b=[1.25],随后逐步更新至 W=[1.54 1.28]、[1.16 1.63]、[1.66 1.11] 和 [1.49 -1.39],b值也相应调整。目标是尽可能减少分类错误,即消除所有红色轮廓的样本,直至所有样本都被正确分类。
文章首先回顾了深度学习的发展历史,提及了支持向量机(SVM)、提升算法(Boosting)、决策树(Decision Tree)、K近邻(KNN)等传统机器学习方法,然后聚焦于神经网络的发展,包括反向传播(Backpropagation)、深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)以及循环神经网络(RNN)。其中,RNN由于其对序列数据的处理能力,对于解决时间序列分析问题具有优势,例如文本处理中的自然语言理解。
深度学习的核心在于构建多层神经网络,特别是多层感知器(Multi-Layer Perceptrons, MLP),通过堆叠多个神经元(每个神经元由输入、加权和、激活函数组成)形成复杂的模型。在这个例子中,权重矩阵(W)和偏置(b)的调整是通过梯度下降或其他优化算法来实现的,以最小化预测误差。作者强调了神经元模型(包括细胞体、树突、突触和轴突)在构建人工神经网络中的关键作用,并提到了常用的激励函数(如线性函数)如何影响神经元的输出。
在整个过程中,循环神经网络的结构特别适合处理序列数据中的依赖关系,因为它能够记住先前的状态,这对于解决像语音识别、文本生成这样的任务至关重要。通过对黑白样本的分类问题进行演示,读者可以更好地理解RNN如何在实际应用中优化权重,以达到准确预测的目的。随着深度学习模型在各个领域的广泛应用,循环神经网络及其变种已经成为现代人工智能技术的重要基石。
2021-09-30 上传
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