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DL之ANN/DNN: 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略

简介: DL之ANN/DNN: 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
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ANN/DNN深度神经网络算法的简介


1、DNN VS 人类大脑


1、ANN的四个特性和三个优点


ANN/DNN深度神经网络算法的经典案例



ANN/DNN深度神经网络算法的简介


         人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。


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         ANN的基本过程可以概述如下:外部刺激通过神经末梢,转化为电信号,传导到神经细胞(又叫神经元);无数神经元构成神经中枢;神经中枢综合各种信号,做出判断;人体根据神经中枢的指令,对外部刺激做出反应。其过程表述如上图所示。


         人工神经网络经历了漫长的发展阶段。最早是上个世纪六十年代提出的“人造神经元”模型,叫做“感知器”(perceptron)。感知机模型,是机器学习二分类问题中的一个非常简单的模型。它的基本结构如下图所示:

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         随着反向传播算法、最大池化(max-pooling)等技术的发明,神经网络进入了飞速发展的阶段。神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。典型的人工神经网络具有以下三个部分:


结构(Architecture)结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。

激励函数(Activity Rule)大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则,来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。

学习规则(Learning Rule)指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。

        一个典型的人工神经网络结构如下图所示


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1、DNN VS 人类大脑

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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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