有关神经网络的训练算法,神经网络算法通俗解释

第9章怎样研究算法遗传算法示例练习题答案解析

遗传算法在很多领域都得到应用；从神经网络研究的角度上考虑，最关心的是遗传算法在神经网络的应用。在遗传算法应用中，应先明确其特点和关键问题，才能对这种算法深入了解，灵活应用，以及进一步研究开发。

一、遗传算法的特点1．遗传算法从问。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

neural network theory Simon.Haykin(神经网络原理 Simon.Haykin 原书第2版）有没有课后习题的答案？怒求

神经网络是计算智能和机器学习研究的最活跃的分支之一AI爱发猫。本书全面系统地介绍神经网络的基本概念，系统理论和实际应用。本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。

导论部分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习规则，有监督的Hebb学习，学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正规化网络、支持向量机以及委员会机器。

无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的随机学习机器，最后是与动态规划相关的增强式学习。

神经网络动力学模型研究由短期记忆和分层前馈网络构成的动态系统，反馈非线性动态系统性的稳定性和联想记忆，以及另一类非线性动态驱动的递归网络系统。

本书注重对数学分析方法和性能优化的读者讨论，强调神经网络在模式识别，信号处理和控制系统等实际工程问题中的应用。书中包含大量例题和习题，并配有13个基于MATLAB软件的计算机实验程序。

本书适合作研究生或大学高年级学生的教材，也可作希望深入学习神经网络的科技人员的参考书。

什么是机器学习，人工智能，深度学习

人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。

之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

从概念的提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（DartmouthConferences），提出了“人工智能”的概念。

其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。

坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。

当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

人工智能（ArtificialIntelligence）——为机器赋予人的智能成王（Kingme）:能下国际跳棋的程序是早期人工智能的一个典型应用，在二十世纪五十年代曾掀起一阵风潮。

（译者注：国际跳棋棋子到达底线位置后，可以成王，成王棋子可以向后移动）。早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。

这就是我们现在所说的“强人工智能”（GeneralAI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（NarrowAI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

机器学习——一种实现人工智能的方法健康食谱（Spamfreediet）：机器学习能够帮你过滤电子信箱里的（大部分）垃圾邮件。

（译者注：英文中垃圾邮件的单词spam来源于二战中美国曾大量援助英国的午餐肉品牌SPAM。直到六十年代，英国的农业一直没有从二战的损失中恢复，因而从美国大量进口了这种廉价的罐头肉制品。

据传闻不甚好吃且充斥市场。）机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习直接来源于早期的人工智能领域。

传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。

人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。

使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。

特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。深度学习——一种实现机器学习的技术放猫（HerdingCats）:从YouTube视频里面寻找猫的图片是深度学习杰出性能的首次展现。

（译者注：herdingcats是英语习语，照顾一群喜欢自由，不喜欢驯服的猫，用来形容局面混乱，任务难以完成。

）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。

但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。

在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。我们仍以停止（Stop）标志牌为例。

将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。

神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

神经网络训练停止的问题~~，我的神经网络训练老是不能停止，请大家帮我测试一下，跪谢！！！

神经网络中的数学知识

神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。

这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。

2．遗传算法在网络设计中的应用用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。

编码方法主要有下列3种：(1)直接编码法这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。

(2)参数化编码法参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。

(3)繁衍生长法这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。

这种方法与自然界生物地生长进化相一致。3．遗传算法在网络分析中的应用遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。

遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。

首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。

对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。

在神经网络的训练过程中，是应当追求训练准确率，还是应当追求测试准确率

。

我的经验是训练准确率尽量接近测试准确率或者训练误差与测试误差均低,单纯追求训练准确率的最高不一定可取,有可能出现overlearning的情况,有时训练准确率高是因为anetworkmightimprovetheerrorratingonanumberofalreadycorrectly-classifiedcasesattheexpenseofmisclassifyinganadditionalcase.。

高中计算机会考练习题10

九、信息加工与表达单选题：1．字处理软件中，默认的页面设置中的方向为A。

A．纵向B．横向2．制作电子报刊需要选择合适的纸张，国际通行标准有A、B两个纸张系列（全张纸A0的规格为890mm×1240mm），经过分割裁剪（有一定损耗）得到A4纸，请问A4纸的大小为B。

A．297mm×420mmB．210mm×297mmC．148mm×210mmD．182mm×257mm3．王老师利用电子表格对班级学生的各科成绩进行汇总并排名，这属于信息处理一般过程的__B______阶段。

A．记录信息B．加工信息C．发布信息D．存储信息4．下列格式是Windows系统下标准的位图格式，其结构简单，未经过压缩，一般图像文件比较大。

CA．JPEG格式B．GIF格式C．BMP格式D．PNG格式5．以下文件类型中，是经过“有损压缩”，以损失图片质量达到文件占用空间减少的图片类型。

CA．BMPB．GIFC．JPGD．PSD6．屏幕分辨率是指屏幕区域由多少个B组成。A．线条B．像素点C．图标D．颜色7．图像分辨率的单位是D。

A．位B．分辨率C．赫兹D．像素8．下列软件中，C是图像处理软件。

A．WordB．ExcelC．PhotoshopD．PowerPoint9．一幅彩色静态图像（RGB），分辨率设置为256×512，每一种颜色用8bit表示，则该彩色静态图像的数据量为Bbit。

A．512×512×3×8B．256×512×3×8C．256×256×3×8D．512×512×3×8×2510．如果屏幕分辨率是1024×768，那么屏幕纵方向有个像素点，横方向有个像素点。

(B)A．1024768B．768102411．以下说法正确的是A。

A．计算机语言有机器语言、汇编语言、高级语言B．计算机语言只有三种，即Basic语言、Pascal语言、C语言C．只有机器语言是低级语言D．高级语言接近自然语言，能被计算机直接识别和接受12．算法是C______。

A．计算方法B．计算公式C．对解决问题的方法和步骤的描述13．HTML文件是B________。

A．EXE文件B．标准的文本文件C．BAT文件D．FLA文件14．人工智能的英文缩写是A________。

A．AIB．RGZNC．MID．CI15．___B_____被称为“人工智能之父”。

A．比尔盖茨B．图灵C．费根鲍耶D．麦卡锡16．下列不属于人工智能研究领域的是___D_____。

A．神经网络B．模式识别C．机器证明D．数据库17．我国科学家__A______在机器证明领域里做出了重要贡献。

A．吴文俊B．陈景润C．华罗根D．王选多选题：1．完成电子作品的过程通常包括：ABCDA．策划主题与内容B．制作作品C．润色作品D．修改与完善作品2．一个比较完整的电子报刊应该含有的要素是：ABCEA．名称B．刊号C．出版单位D．出版人E．出版日期F．版面数G．导读栏H．导读栏上的超级链接。

神经网络中的训练次数是指什么？

神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。

在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。

人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如，用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权，并通过一个函数（由网络的设计者确定的）转化，这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。

重复此过程，直到最后，一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。扩展资料神经网络分类：1、选择模式：这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法：在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而，选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性：如果该模型中，成本函数和学习算法，适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施，人工神经网络，可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。

其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在，使得在硬件快速，并行实现。参考资料来源：百度百科-神经网络。