漫谈机器学习经典算法—人工神经网络

更新：文章迁移到了这里， http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html，有相应的PPT链接。

注：整理自向世明老师的PPT

看不到图片的同学可以直接打开链接： https://app.yinxiang.com/shard/s31/sh/61392246-7de4-40da-b2fb-ccfd4f087242/259205da4220fae3

内容提要

1 发展历史

2 前馈网络（单层感知器，多层感知器，径向基函数网络RBF）

3 反馈网络（Hopfield网络， 联想存储网络，SOM，Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM，DBN，CNN）

发展历史

单层感知器

1 基本模型

2 如果激励函数是线性的话，可用最小二乘直接计算

3 如果激励函数是sifmoid function,可迭代更新（一次性或者逐样本更新）

上式只做了简单的求导展开，很容易推导

多层感知器

1 基本模型

2 举例（含有一个隐含层的多层感知器MLP）

模型：

y=h(v)=h(h(u))

求解：

这里怎么转换到6k(xi)的？

然后分别对两个层的权值求导：

然后更新即可，反向传播（BP）

3 经验

4 优缺点

RBF神经网络

1 模型

2 求解

3 优点和视角

深度学习简介

1 前向神经网络

2 发展历程

3 整体一览

4 一些值得关注

学术

工业

Belief Network & Hopfield Network & Boltzman机 & RBM 结构一瞥

1 Belief Network

2 Hopfield Network

3 Boltzman机

4 RBM 受限的玻尔兹曼机

RBM

1 模型

利用上图中公式，可以得到

2 求解 CD算法

DBN

1 模型

2 训练

面向特征提取

面向分类

DBM

模型

CNN

1 模型

2 训练

参考文献