前馈神经网络——神经元
前馈神经网络——神经元
引言
人工神经网络(artificial neutral network) 是受生物神经网络启发而开发,由神经元连接组成的网络状机器学习模型。其中,前馈神经网络(feedforward neural network)、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)是最具代表的神经网络,主要用于监督学习,如分类、回归等。
前馈神经网络由多层神经元组成,层间的神经元相互连接,层内的神经元不相连。
信息处理机制:前一层神经元通过层间连接向后一层神经元传递信号,因为信号是从前往后传递的,所以是“前馈的”信息处理网络。这里,神经元是对多个输入信号(实数向量)进行非线性转换产生的一个输出信号(实数值)的函数,整个神经网络是对多个输入信号(实数向量)进行多次非线性转换产生多个输出信号(同实数向量)的复合函数。每一个神经元的函数还有参数,神经网络的神经元的参数通过学习得到。当前馈神经网络的层数达到一定数量时(一般大于2),又称为深度神经网络(deep neural network,DNN)。
前馈神经网络学习算法是反向传播算法(back propagation),是随机梯度下降算法的具体实现。学习的损失函数通常在分类时是交叉熵,在回归时是平方损失,其最小化等价于极大似然估计。学习的正则化方法包括早停法(early stopping)、退出法(dropout)。
前馈神经网络模型
神经网络是由神经元连接组成的网络,采用不同类型的神经元以及神经
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