神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法(Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪幾種訓(xùn)練方法)

1.Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪幾種訓(xùn)練方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓撲結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學習規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機、適應(yīng)諧振理論等。根據(jù)連接的拓撲結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分為：

(1)前向網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)元接受前一級的輸入，并輸出到下一級，網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋，可以用一個有向無環(huán)路圖表示。這種網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自于簡單非線性函數(shù)的多次復(fù)合。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。反傳網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。

(2)反饋網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)神經(jīng)元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理是狀態(tài)的變換，可以用動力學系統(tǒng)理論處理。系統(tǒng)的穩(wěn)定性與聯(lián)想記憶功能有密切關(guān)系。Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機均屬于這種類型。

學習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個重要內(nèi)容，它的適應(yīng)性是通過學習實現(xiàn)的。根據(jù)環(huán)境的變化，對權(quán)值進行調(diào)整，改善系統(tǒng)的行為。由Hebb提出的Hebb學習規(guī)則為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法奠定了基礎(chǔ)。Hebb規(guī)則認為學習過程最終發(fā)生在神經(jīng)元之間的突觸部位，突觸的聯(lián)系強度隨著突觸前后神經(jīng)元的活動而變化。在此基礎(chǔ)上，人們提出了各種學習規(guī)則和算法，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)模型的需要。有效的學習算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過連接權(quán)值的調(diào)整，構(gòu)造客觀世界的內(nèi)在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的連接中。

根據(jù)學習環(huán)境不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方式可分為監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。在監(jiān)督學習中，將訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，同時將相應(yīng)的期望輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權(quán)值連接強度的調(diào)整，經(jīng)多次訓(xùn)練后收斂到一個確定的權(quán)值。當樣本情況發(fā)生變化時，經(jīng)學習可以修改權(quán)值以適應(yīng)新的環(huán)境。使用監(jiān)督學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器等。非監(jiān)督學習時，事先不給定標準樣本，直接將網(wǎng)絡(luò)置于環(huán)境之中，學習階段與工作階段成為一體。此時，學習規(guī)律的變化服從連接權(quán)值的演變方程。非監(jiān)督學習最簡單的例子是Hebb學習規(guī)則。競爭學習規(guī)則是一個更復(fù)雜的非監(jiān)督學習的例子，它是根據(jù)已建立的聚類進行權(quán)值調(diào)整。自組織映射、適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)等都是與競爭學習有關(guān)的典型模型。

研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動力學性質(zhì)，主要采用動力學系統(tǒng)理論、非線性規(guī)劃理論和統(tǒng)計理論，來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化過程和吸引子的性質(zhì)，探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同行為和集體計算功能，了解神經(jīng)信息處理機制。為了探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發(fā)揮作用?；煦缡且粋€相當難以精確定義的數(shù)學概念。一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動力學系統(tǒng)中表現(xiàn)出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。“確定性”是因為它由內(nèi)在的原因而不是外來的噪聲或干擾所產(chǎn)生，而“隨機性”是指其不規(guī)則的、不能預(yù)測的行為，只可能用統(tǒng)計的方法描述?；煦鐒恿W系統(tǒng)的主要特征是其狀態(tài)對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內(nèi)在的隨機性?；煦缋碚撌侵该枋鼍哂谢煦缧袨榈姆蔷€性動力學系統(tǒng)的基本理論、概念、方法，它把動力學系統(tǒng)的復(fù)雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質(zhì)、能量和信息交換過程中內(nèi)在的有結(jié)構(gòu)的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態(tài)是一種定態(tài)?；煦鐒恿W系統(tǒng)的定態(tài)包括：靜止、平穩(wěn)量、周期性、準同期性和混沌解?；煦畿壘€是整體上穩(wěn)定與局部不穩(wěn)定相結(jié)合的結(jié)果，稱之為奇異吸引子。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方式

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程是指網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整。主要的學習方式如下： 1.死記式學習 網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值根據(jù)特殊記憶模式設(shè)計而成，其值不變。在網(wǎng)絡(luò)輸入相關(guān)模式時，喚起對記憶模式的回憶，對輸入模式進行相應(yīng)處理。Hnp}eld網(wǎng)絡(luò)在作聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算時采用了死記式學習。 2.有監(jiān)督學習 有監(jiān)督學習又稱為有教師學習。網(wǎng)絡(luò)將實際輸出和教師指定的輸出加以比較，得到在一定范數(shù)意義下的誤差，由誤差函數(shù)決定連接權(quán)值的調(diào)整，目的是使誤差函數(shù)達到最小值口一般根據(jù)占規(guī)則對連接權(quán)值進行調(diào)整。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法采用了監(jiān)督學習方式。 3.無監(jiān)督學習 無監(jiān)督學習又稱為無教師學習。網(wǎng)絡(luò)的學習是自我調(diào)整的過程，不存在教師示教來指示網(wǎng)絡(luò)輸出是否正確。自組織學習根據(jù)某種規(guī)則，反復(fù)調(diào)整連接權(quán)值，以便適應(yīng)輸入模式的激勵，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)形成某種有序狀態(tài)。竟爭學習是一種無監(jiān)督學習，網(wǎng)絡(luò)以某種內(nèi)部規(guī)則確定競爭層“獲勝”神經(jīng)元。自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)采用了無監(jiān)督學習方式。 4.有監(jiān)督與無監(jiān)督的混合學習 混合學習過程首先采用無監(jiān)督學習抽取輸入模式的特征，然后利用有監(jiān)督學習方式對其進行處理，形成輸入輸出的某種映射。

3.如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

deeplearinig就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類，就是解決的訓(xùn)練問題的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以你這問題“深度學習會代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)‘就不對，BP么，BP有自己的優(yōu)勢，也是很成熟的算法，做手寫識別等等效果已經(jīng)商用化了，不會被輕易替代。deeplearning遠比BP要復(fù)雜，用來解決的問題也不是一個層面，所以也沒有替代的必要。Deeplearning所涉及的問題大多數(shù)BP都沒法解決的。

度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度網(wǎng)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。深度學習是機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、方法、技術(shù)和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：神經(jīng)信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、核函數(shù)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)場理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計算機。每章末附有習題，書末附有詳細的參考文獻。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和建模，研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風格的信息處理的本質(zhì)和能力。它以腦科學和認知神經(jīng)科學的研究成果為基礎(chǔ)，拓展智能信息處理的方法，為解決復(fù)雜問題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學和計算智能的重要部分。

4.如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的?？朔斡嬎銓痈兄鬟@一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入。 深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的?？朔斡嬎銓痈兄鬟@一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數(shù)可以大于或等于1）作為輸入模式“的內(nèi)部表示” ，單計算層感知器變成多（計算）層感知器。

補充：

深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學習算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。 全部