神经网络

单层神经元模型

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激活函数

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BP神经网络（误差逆向传播）

示意图

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理论推导（误差反向传播）

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算法描述

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注意：BP算法目标是使累计误差达到最小调整连接权值和阈值
特点
经过多次迭代，不断调整连接权值和阈值，BP算法基本能逼近任意连续函数
问题
1.调整的参数过多，模型过于复杂，导致过度拟合
2.通常隐含层的神经元个数难以确定，需使用“试错法”确定。
3.需要采取一定策略避免陷入局部最小
解决
针对问题一：

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针对问题三：

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其他常见神经网络

1.RBF

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2.ART（竞争型网络）

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3.SOM网络

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4.级联相关网络

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5.Elman网络（递归网络）

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6.玻尔兹曼机

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深度学习

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