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

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

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型主要考慮網(wǎng)絡(luò )連接的拓撲結構、神經(jīng)元的特征、學(xué)習規則等。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、適應諧振理論等。根據連接的拓撲結構，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(gè)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(méi)有反饋，可以用一個(gè)有向無(wú)環(huán)路圖表示。這種網(wǎng)絡(luò )實(shí)現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來(lái)自于簡(jiǎn)單非線(xiàn)性函數的多次復合。網(wǎng)絡(luò )結構簡(jiǎn)單，易于實(shí)現。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 )內神經(jīng)元間有反饋，可以用一個(gè)無(wú)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(dòng)力學(xué)系統理論處理。系統的穩定性與聯(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(lèi)型。

學(xué)習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研究的一個(gè)重要內容，它的適應性是通過(guò)學(xué)習實(shí)現的。根據環(huán)境的變化，對權值進(jìn)行調整，改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學(xué)習規則為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習算法奠定了基礎。Hebb規則認為學(xué)習過(guò)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(zhù)突觸前后神經(jīng)元的活動(dòng)而變化。在此基礎上，人們提出了各種學(xué)習規則和算法，以適應不同網(wǎng)絡(luò )模型的需要。有效的學(xué)習算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠通過(guò)連接權值的調整，構造客觀(guān)世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網(wǎng)絡(luò )的連接中。

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

研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)性質(zhì)，主要采用動(dòng)力學(xué)系統理論、非線(xiàn)性規劃理論和統計理論，來(lái)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的演化過(guò)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(huì )發(fā)揮作用。混沌是一個(gè)相當難以精確定義的數學(xué)概念。一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動(dòng)力學(xué)系統中表現出的非確定性行為，或稱(chēng)之為確定的隨機性。“確定性”是因為它由內在的原因而不是外來(lái)的噪聲或干擾所產(chǎn)生，而“隨機性”是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。混沌動(dòng)力學(xué)系統的主要特征是其狀態(tài)對初始條件的靈敏依賴(lài)性，混沌反映其內在的隨機性。混沌理論是指描述具有混沌行為的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統的基本理論、概念、方法，它把動(dòng)力學(xué)系統的復雜行為理解為其自身與其在同外界進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息交換過(guò)程中內在的有結構的行為，而不是外來(lái)的和偶然的行為，混沌狀態(tài)是一種定態(tài)。混沌動(dòng)力學(xué)系統的定態(tài)包括：靜止、平穩量、周期性、準同期性和混沌解。混沌軌線(xiàn)是整體上穩定與局部不穩定相結合的結果，稱(chēng)之為奇異吸引子。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習方式

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

3.如何訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

deeplearinig就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的一類(lèi)，就是解決的訓練問(wèn)題的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，所以你這問(wèn)題“深度學(xué)習會(huì )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(xiě)識別等等效果已經(jīng)商用化了，不會(huì )被輕易替代。deeplearning遠比BP要復雜，用來(lái)解決的問(wèn)題也不是一個(gè)層面，所以也沒(méi)有替代的必要。Deeplearning所涉及的問(wèn)題大多數BP都沒(méi)法解決的。

度學(xué)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(xué)習結構，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現數據的分布式特征表示。深度學(xué)習的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度網(wǎng)（DBN）提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結構。深度學(xué)習是機器學(xué)習研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，它模仿人腦的機制來(lái)解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

系統地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本原理、方法、技術(shù)和應用，主要內容包括：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 )、徑向基函數網(wǎng)絡(luò )、核函數方法、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(chǎng)理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計算機。每章末附有習題，書(shū)末附有詳細的參考文獻。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是通過(guò)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、適應性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。它以腦科學(xué)和認知神經(jīng)科學(xué)的研究成果為基礎，拓展智能信息處理的方法，為解決復雜問(wèn)題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學(xué)和計算智能的重要部分。

4.如何訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

深度學(xué)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(xué)習結構。深度學(xué)習通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現數據的分布式特征表示。 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是指單計算層感知器只能解決線(xiàn)性可分問(wèn)題，而大量的分類(lèi)問(wèn)題是線(xiàn)性不可分的。克服單計算層感知器這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(xué)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(xué)習結構。深度學(xué)習通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現數據的分布式特征表示。

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是指單計算層感知器只能解決線(xiàn)性可分問(wèn)題，而大量的分類(lèi)問(wèn)題是線(xiàn)性不可分的。克服單計算層感知器這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(gè)數可以大于或等于1）作為輸入模式“的內部表示” ，單計算層感知器變成多（計算）層感知器。

補充：

深度學(xué)習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(wǎng)（DBN）提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是第一個(gè)真正多層結構學(xué)習算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數數目以提高訓練性能。

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