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神經元的演算法

發布時間: 2022-08-12 07:36:40

㈠ 神經網路演算法是什麼

Introction
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神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞,但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。

「神經網路」這個詞實際是來自於生物學,而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路(ANNs)」。在本文,我會同時使用這兩個互換的術語。

一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞(組成我們大腦的微小細胞)所組成,它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題:我們對生物學上的神經網路知道的不多!因此,不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同,我們所知道的只是神經元基本的結構。

The neuron
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雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元,但它們大部份都是基於基本神經元的特別細胞。基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負責神經元之間的連接,它們不是直接物理上連接的,而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。然後這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。最後,dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses,再繼續下一個循環。

如同生物學上的基本神經元,人工的神經網路也有基本的神經元。每個神經元有特定數量的輸入,也會為每個神經元設定權重(weight)。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然後,神經元會計算出權重合計值(net value),而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值(threshold),而當權重合計值大於臨界值時,神經元會輸出1。相反,則輸出0。最後,輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩餘的計算。

Learning
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正如上述所寫,問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢?世界上有很多不同的訓練方式,就如網路類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓練模式。

由於結構體系的不同,訓練的規則也不相同,但大部份的規則可以被分為二大類別 - 監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要「教師」告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然後訓練規則會調整所有需要的權重值(這是網路中是非常復雜的),而整個過程會重頭開始直至數據可以被網路正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監管方式的規則無需教師,因為他們所產生的輸出會被進一步評估。

Architecture
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在神經網路中,遵守明確的規則一詞是最「模糊不清」的。因為有太多不同種類的網路,由簡單的布爾網路(Perceptrons),至復雜的自我調整網路(Kohonen),至熱動態性網路模型(Boltzmann machines)!而這些,都遵守一個網路體系結構的標准。

一個網路包括有多個神經元「層」,輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層(因為用戶看不見這些層,所以見做隱蔽層)。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層,而用戶則可以看到最終結果。現在,為免混淆,不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。對於不同神經網路的更多詳細資料可以看Generation5 essays

盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構,但我們還不清楚神經網路實際做些什麼。

The Function of ANNs
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神經網路被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯想式。分類式網路可以接受一組數,然後將其分類。例如ONR程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類(類別是由所提供的訓練決定的)。更多實際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達,該雷達可以分別出車輛或樹。

聯想模式接受一組數而輸出另一組。例如HIR程序接受一個『臟』圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用於復雜的應用程序,如簽名、面部、指紋識別等。

The Ups and Downs of Neural Networks
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神經網路在這個領域中有很多優點,使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經網路可以處理例外及不正常的輸入數據,這對於很多系統都很重要(例如雷達及聲波定位系統)。很多神經網路都是模仿生物神經網路的,即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經網路也得助於神經系統科學的發展,使它可以像人類一樣准確地辨別物件而有電腦的速度!前途是光明的,但現在...

是的,神經網路也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬體。神經網路的力量源自於以並行方式處理資訊,即是同時處理多項數據。因此,要一個串列的機器模擬並行處理是非常耗時的。

神經網路的另一個問題是對某一個問題構建網路所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮:訓練的演算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等,還有其它更多因素。因此,隨著時間越來越重要,大部份公司不可能負擔重復的開發神經網路去有效地解決問題。

NN 神經網路,Neural Network
ANNs 人工神經網路,Artificial Neural Networks
neurons 神經元
synapses 神經鍵
self-organizing networks 自我調整網路
networks modelling thermodynamic properties 熱動態性網路模型

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網格演算法我沒聽說過
好像只有網格計算這個詞

網格計算是伴隨著互聯網技術而迅速發展起來的,專門針對復雜科學計算的新型計算模式。這種計算模式是利用互聯網把分散在不同地理位置的電腦組織成一個「虛擬的超級計算機」,其中每一台參與計算的計算機就是一個「節點」,而整個計算是由成千上萬個「節點」組成的「一張網格」, 所以這種計算方式叫網格計算。這樣組織起來的「虛擬的超級計算機」有兩個優勢,一個是數據處理能力超強;另一個是能充分利用網上的閑置處理能力。簡單地講,網格是把整個網路整合成一台巨大的超級計算機,實現計算資源、存儲資源、數據資源、信息資源、知識資源、專家資源的全面共享。

㈡ 神經元法則

大腦皮層灰質探秘——神經元的信號處理法則初探
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作者: 來源:生物通 發布者: 劉斌 類別:新聞掃描 日期: 2004-06-21 今日/總瀏覽: 2/178

來自USC和Technion醫學院(以色列)的研究人員發現一些有助於揭開超復雜的大腦神經元秘密的新線索。他們的發現刊登在本月的Nature Neuroscience上。這些發現與關於神經元加工處理信息的「演算法」的一種被廣泛接受的觀點相抵觸。

「令人吃驚的是經過了100年的現代神經系統科學研究,我們仍然不知道一個神經元的基本的信息處理功能」,USC Viterbi工程學院副教授、文章作者Bartlett Mel說。由於沒有更有說服力的看法,因此通常認為一個大腦細胞對所接受的刺激是線性疊加的,即受到A和B兩種共同刺激所產生的興奮相當於分別受到A和B刺激所產生的興奮的總和。「我們證實細胞顯然是不按照這個推測來運算的」,Mel說。

研究組發現單個神經元中的信息總量取決於細胞表面上接受信息輸入的位置。

了解一些有關大腦細胞的知識,將有助於理解這個研究組的工作和其發現的意義。

大腦中進行的所以信息加工都是由神經元網路進行操控。這些活細胞具有各種各樣的形狀和大小尺寸,通常類似樹枝狀。一個神經元表面散布著數以千計的神經突觸,這些神經突觸正是神經元細胞接受外界信號的位點。當受到刺激時,每個神經突觸能產生一個小的局部的電壓反應。

根據對神經元的傳統觀點,突觸反應沿著神經元中像電纜一樣的樹突傳遞下去並疊加。如果總的電壓反應足夠大就會產生一個電位並沿著細胞的軸突傳遞、與其它成千上萬個神經元進行交流。

「最近的證據顯示這個過程並不是那麼簡單」,Mel說。「輸入的信號可能會在神經樹突中相互作用並且可能在通往細胞體的路途上發生了轉化。尤其是,神經樹突的單個分枝在某種情況下能產生局部電位從而顯著擴大了神經樹突中的局部區域的突觸反應」。

研究組著手建立神經元用來合並多個突觸信號的演算法,從而集中研究這種組成大腦皮層灰質的錐體神經元。這些實驗在以色列的海法由論文的第一作者、Technion的研究生Alon Polsky和Jackie Schiller進行。

藉助大鼠的大腦皮層組織切片,Polsky和Schiller可以定位單個錐體神經元,進行染色後用細胞外電極刺激靠近樹突分支的細胞。通過1—2個刺激電極對樹突的不同位置(例如在相同的或不同的樹突分支上)施放電刺激,同時記錄細胞體上的電壓。

研究人員接著比較了分別進行兩種刺激時和合並在一起時的細胞體的電壓反應。「Schiller的方法最強有力的一點就是你可以看到你正在刺激哪個部位,這是因為在突觸被刺激的地方染料會微弱發光」,Mel說。Mel在USC對實驗設計和數據分析進行了遠程合作。

「你可以對細胞上的特殊空間位置進行刺激並且觀察到不同位置產生的差異。」Mel說。房地產界的關鍵用詞「位置決定一切」,在神經元細胞中也一樣。

研究資料顯示當兩個電極A和B刺激同一個樹突分支時出現了三種不同的情況:

1. 如果細胞對這兩種刺激(電極A和B)的總反應低於分支上的局部的電位閾值,這個總和呈線性疊加關系,即A+B。

2. 如果兩種輸入合起來剛剛能超過局部閾值,它們的總和表現為超線性,即大於A+B。

3. 如果單個輸入已經能夠超過局部閾值,這個總和是次線性的,即小於A+B。

Mel解釋了這個方法的最後一點:「如果兩個人每個人都有一根火柴,一起點燃一把火,那麼一旦第一根火柴點著火,再加入第二根火柴並不會使這把火兩倍的光和熱。第二個火柴不會起到什麼作用。」

研究人員還發現不同樹突分支上的輸入總和總是表現出線性疊加關系,即如同點亮了兩把火。

這些發現支持了一個2003年由Mel的實驗室進行的模型研究。在這個模型中,他和研究生Panayiota Poirazi推測出錐體神經元的這種行為過程。這是第一個對那些推測的實驗驗證。

「因此,我們現在將神經元想成一個雙層模型」,Mel說。「加工的第一層發生在單個的樹突分支中。每個分支獨立地添加所接受的信號,然後遵從它自己的局部閾值的非線性原則。在第二層的加工中,來源於所有不同分支的信號在細胞體上進行線性疊加,並幫助決定細胞的總的域值。」

雖然這些結果很有前途,但研究組明白這不是錐體神經元的最終結論。「勿庸置疑,這仍然是個簡單的模型」,Mel說。「但這種雙層模型顯然優於將神經元假設成簡單的進行線性加合的模型。那明顯與這些數據不符。」

據Mel所說,最終需要解決的另外一個難題是來自神經元的最遠端即apical tuft的突觸信號可能會和細胞體近端的基部樹突的輸入信號以微妙的方式發生相互作用。「我們現在希望知道我們是否需要將雙層模型擴展成三層模型」,Mel說。「可能基部和頂端樹突分別按照我們所說的規則運轉,但當它們發生相互作用時就會有另外一種非線性的反應發生。

Mel強調說,他們發現的這種錐體神經元的算術規則可能不能適用於大腦中的所有神經元。「還有另外一些具有不同形狀、輸入、形態和離子通道的神經元存在」,他說。「根據我們所觀察到的神經元,這個問題可能有很多不同的答案。」盡管還有許多工作要做,但新的成像技術、逼真的模型和現代化的實驗操作正在使得這項了解大腦的復雜的神經元的任務在總體上變的簡單了許多。

最後,Mel說從單個神經元觀察到的知識對進一步從整體上了解大腦是至關重要的。「我們常將大腦看成是一部計算機」,他說。「如果我們想知道這部計算機是如何工作的,我們就必須首先知道它的各個部件是如何工作的。」

㈢ CNN演算法的神經元指的是什麼

CNN是指卷積神經網路嗎?
神經元就是指一個帶權重W和偏置B,以及激活方程f的一個單元 輸入I和輸出O的關系是 O = f(WI+B)

㈣ 什麼叫神經元神經元節點信息計算方法

隱層節點數在BP網路中,隱層節點數的選擇非常重要,不僅對建立的神經網路模型的性能影響很大,而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因,但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。

神經元之間聯系的基本方式是形成突觸,突觸由突觸前膜、突觸間隙和突觸後膜構成,突觸前膜內側有大量線粒體和囊泡,不同類型突觸所含囊泡的形態、大小及遞質均不同。突觸後膜上有遞質作用的受體。

(4)神經元的演算法擴展閱讀:

神經元也和其他類型的細胞一樣,包括有細胞膜、細胞質和細胞核。但是神經細胞的形態比較特殊,具有許多突起,因此又分為細胞體、軸突和樹突三部分。細胞體內有細胞核,突起的作用是傳遞信息。樹突是作為引入輸入信號的突起,而軸突是作為輸出端的突起,它只有一個。

人工神經網路反映了人腦功能的若干基本特性,但並非生物系統的逼真描述,只是某種模仿、簡化和抽象。與數字計算機比較,人工神經網路在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦,它不是按給定的程序一步一步地執行運算,而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或過程式控制制。

㈤ 神經網路隱層數和神經元個數如何確定

你使用的什麼神經網路?如果是RBF神經網路,那麼只有3層,輸入層,隱含層和輸出層。確定神經元個數的方法有K-means,ROLS等演算法。

㈥ 卷積神經網路演算法是什麼

一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習(representation learning)能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類(shift-invariant classification),因此也被稱為「平移不變人工神經網路(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)」。

卷積神經網路的連接性:

卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接(sparse connection),即相比於前饋神經網路中的全連接,卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分,而非全部神經元相連。具體地,卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素(神經元)都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果,提高了網路結構的穩定性和泛化能力,避免過度擬合,同時,稀疏連接減少了權重參數的總量,有利於神經網路的快速學習,和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數,該性質被稱為權重共享(weight sharing)。權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分,後者雖然使用了稀疏連接,但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣,減少了卷積神經網路的參數總量,並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下,卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗(pirior),即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0(但感受野可以在空間移動);且在一個通道內,所有神經元的權重系數相同。

㈦ 神經網路輸出神經元個數怎麼確定

如果是RBF神經網路,那麼只有3層,輸入層,隱含層和輸出層。確定神經元個數的方法有K-means,ROLS等演算法。現在還沒有什麼成熟的定理能確定各層神經元的神經元個數和含有幾層網路,大多數還是靠經驗,不過3層網路可以逼近任意一個非線性網路,神經元個數越多逼近的效果越好。

神經網路可以指向兩種,一個是生物神經網路,一個是人工神經網路。
生物神經網路:一般指生物的大腦神經元,細胞,觸點等組成的網路,用於產生生物的意識,幫助生物進行思考和行動。
人工神經網路(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經網路(NNs)或稱作連接模型(Connection Model),它是一種模仿動物神經網路行為特徵,進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度,通過調整內部大量節點之間相互連接的關系,從而達到處理信息的目的。
人工神經網路:是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。

㈧ 神經網路演算法是用來干什麼的

神經網路演算法是由多個神經元組成的演算法網路。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程;它先將信息化成概念,並用符號表示,然後,根據符號運算按串列模式進行邏輯推理;這一過程可以寫成串列的指令,讓計算機執行。然而,直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來,結果是忽然間產生的想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:
1、信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上。
2、信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
思維學普遍認為,人類大腦的思維分為抽象(邏輯)思維、形象(直觀)思維和靈感(頓悟)思維三種基本方式。

㈨ 什麼是人工神經元演算法

人工神經網路演算法
「人工神經網路」(ARTIFICIAL
NEURAL
NETWORK,簡稱ANN)是在對人腦組織結構和運行機制的認識理解基礎之上模擬其結構和智能行為的一種工程系統。早在本世紀40年代初期,心理學家McCulloch、數學家Pitts就提出了人工神經網路的第一個數學模型,從此開創了神經科學理論的研究時代。其後,F
Rosenblatt、Widrow和J.
J
.Hopfield等學者又先後提出了感知模型,使得人工神經網路技術得以蓬勃發展。
神經系統的基本構造是神經元(神經細胞),它是處理人體內各部分之間相互信息傳遞的基本單元。據神經生物學家研究的結果表明,人的一個大腦一般有1010~1011個神經元。每個神經元都由一個細胞體,一個連接其他神經元的軸突和一些向外伸出的其它較短分支——樹突組成。軸突的功能是將本神經元的輸出信號(興奮)傳遞給別的神經元。其末端的許多神經末梢使得興奮可以同時傳送給多個神經元。樹突的功能是接受來自其它神經元的興奮。神經元細胞體將接受到的所有信號進行簡單處理(如:加權求和,即對所有的輸入信號都加以考慮且對每個信號的重視程度——體現在權值上——有所不同)後由軸突輸出。神經元的樹突與另外的神經元的神經末梢相連的部分稱為突觸。

㈩ 神經網路演算法原理

4.2.1 概述

人工神經網路的研究與計算機的研究幾乎是同步發展的。1943年心理學家McCulloch和數學家Pitts合作提出了形式神經元的數學模型,20世紀50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函數的概念提出了神經網路的一種數學模型,1986年,Rumelhart及LeCun等學者提出了多層感知器的反向傳播演算法等。

神經網路技術在眾多研究者的努力下,理論上日趨完善,演算法種類不斷增加。目前,有關神經網路的理論研究成果很多,出版了不少有關基礎理論的著作,並且現在仍是全球非線性科學研究的熱點之一。

神經網路是一種通過模擬人的大腦神經結構去實現人腦智能活動功能的信息處理系統,它具有人腦的基本功能,但又不是人腦的真實寫照。它是人腦的一種抽象、簡化和模擬模型,故稱之為人工神經網路(邊肇祺,2000)。

人工神經元是神經網路的節點,是神經網路的最重要組成部分之一。目前,有關神經元的模型種類繁多,最常用最簡單的模型是由閾值函數、Sigmoid 函數構成的模型(圖 4-3)。

儲層特徵研究與預測

以上演算法是對每個樣本作權值修正,也可以對各個樣本計算δj後求和,按總誤差修正權值。

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