《神经网络基础与模型》
神经网络,源于生物学中的神经元模型,是现代人工智能和机器学习领域的核心理论之一。它模仿生物神经元的工作原理,构建出可以处理复杂问题的数学模型。生物神经元是神经系统的基本构成单位,拥有接收、处理和传递信息的能力。
一、生物神经元模型
1. 结构
- 细胞体:包含细胞核、细胞质和细胞膜,是神经元的主要部分。
- 树突:接收并整合来自其他神经元的信号,作为输入端。
- 轴突:负责传递神经冲动,端部的神经末梢与其他神经元的树突相连。
- 突触:神经元间的信息传递接口,具有可塑性,可以根据需要加强或减弱连接。
- 细胞膜电位:神经元受刺激后产生的电位差,当达到一定阈值时,神经元会兴奋并传递信号。
二、神经元功能
- 兴奋与抑制:根据输入信号的整合,神经元可以处于兴奋状态(产生神经冲动)或抑制状态(不产生神经冲动)。
- 学习与遗忘:突触的可塑性使得神经元能够适应新的信息,即学习,也可以遗忘不再重要的信息。
三、人工神经元模型
人工神经元是对生物神经元的简化和抽象,它具有多输入单输出的特性。输入信号与权重的乘积之和经过激励函数(激活函数)转换为输出。常见的激活函数包括:
1. 阈值型函数:输出为离散的0或1,类似开关。
2. 饱和型函数:输出范围有限,例如Sigmoid函数和tanh函数,提供连续的输出。
3. S型函数:一种平滑的阶跃函数,常用于连续变量的处理。
4. 对称型S函数:与S型函数类似,但更对称。
5. 高斯函数:在RBF神经网络中常见,用于表征神经元的空间分布。
四、人工神经网络模型
人工神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构,分为前馈型和反馈型两种主要类型。
1. 前馈型神经网络(Feedforward NN)
输入层、隐藏层(可有多层)和输出层线性排列,信息单向传递,不形成循环。这种网络结构简单,易于编程,适用于静态非线性映射问题,如感知器网络和反向传播(BP)网络。
2. 反馈型神经网络(Feedback NN)
所有神经元都可以相互连接,形成反馈环,信息可以双向传递。这种网络具有动态行为,如Hopfield网络,用于联想记忆等任务。
神经网络通过调整权重,学习数据集中的模式,从而实现分类、识别、预测等多种功能。在实际应用中,前馈网络常用于监督学习,而反馈网络则在解决非监督学习和联想记忆问题时发挥作用。随着深度学习的发展,多层神经网络和更复杂的架构如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)已成为研究和应用的热点。