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发布时间:2024-01-09 14:45:56 阅读: 来源:绳子类厂家

机器学习与人工智能之六人工神经络

观众老爷好!这期继续讲人工智能相关的知识!观众老爷请拿出喜欢的零食和饮料,放松心情随一起走进肇东智能化信息时代!

观众老爷是否还记得第一期的问题:我们人类是如何学习的?我们如何理解知识的?同样信息在我们大脑中如何处理的?我们的文字和语言有什么规律?我们看到的物体如何判断的?我们对事物的关系如何理解的?我们的世界是什么样子的?为什么可以用模型去拟合呢?那计算机又是如何进行学习的呢?同样计算机可不可以模拟世界?

观众老爷这期讲机器学习的神经络算法,本来想先介绍基于我们人类知识和规则的机器学习的,但想着打铁要趁热,上期我们将人类的视觉系统进行了建模,今天咱们了解一下机器学习的人工神经络算法,这样能比对出机器与人的差异,也能深入理解人工智能算法具体的实现和原理。

神经细胞感知器

感知器相信很多观众老爷应该都了解,其实感知器就是视锥体、感受神经、听觉神经等接受外界信息的神经细胞,单独一个感知器非常简单就是几个输入和一个输出,在神经细胞内部有个阀值开关和兴奋状态的触发条件,只要达到神经兴奋要求,就会有输出信息,输出到与之相连的下一层神经细胞,当然人工神经算法与我们人类的有区别,但原理却是近似的。

x1,x2,……,xn是感知信息输入,w1,w2,……,wn是权重值,y是输出布式硬度的硬度值有单位,累加符号这里就不去了,word中这个公式符号不好,用数学公式表述:

x=x1*w1+x2*w2+……+xn*wn

y={若x大满足金属低温夏比冲击实验方法的要求于等于θ,则y=1;若x小于θ,则y=-1}

说一下对上述公式这是用实验样品破宝马配件坏或失效的等效原理而引出的1种实验方法的理解:{x1,x2,……,xn}与{w1,w2,……,wn}可以看做两个多维向量,两个向量的点积,有着降维计算向量投影大小和向量角度关系,而x则是投影大小的值。具体请观众老爷观看《 计算机如何显示图像的?》第七期的内容,里面有向量相关的知识点。

y是经过细胞内部的激活函数判定后进行输出,θ阀值控制这细胞内部的工作机制,当达到输出条件,激活函数就会输出,当然这里的y判定输出其实有几种计算方式,上面用的是sign函数做实例y=sign(x-θ),激活函数有很多种,这里不一一列举观众老爷可以去上查阅资料。y的输出取决于我们想得到的结果,如果y输出不是我们想得到结果也家电泵就是期望防城港结果,可以进行权重阀值调整,相关细节后面章节介绍。

权重和阀值初始化

权重和阀值初始化,常用的做法是进行随机赋值,为什么进行随机处理呢?这里说一下的看法,我们人类在出生之时,对事物的理解是空白的,在我们认知事物时,我们的神经细胞会记录一些与之相关的特征或者信号,当下一次看到相似的物品时就会激活神经信号相应的记忆细胞,并进行联想,比对判断这个物体是否是认识的物体。这里举个例子,没有学过俄语,有天有个朋友介绍一位俄国朋友,这位俄国朋友不会汉语,也不会英语。他说俄语没有办法进行反馈的,为什么呢?对俄语没有相应的记忆来进行记录辨别、认知、反馈啊。的大脑是处于空白的,所有的记忆细胞处于不激活状态,所有的权重是0达不到激活的阀值,这些信息虽然被听觉神经进行了传递,但大脑里是没有概念的,也就是没有神经回路来进行记忆提取,没有记忆就没办法提取信息,也没办法认知识别。如果这时候我的朋友进行翻译,将其翻译成汉语,那我就能根据我朋友的话进行听觉信息的接收,到激活相应的话语中字和词相关的神经元,并进行记忆比对,然后根据相应的话语进行事物的联想,也就是与之相关的权重和输入达到阀值要求并激活了大脑内与之相关事物的记忆细胞,也就是相关事物的神经回路。

那我们如果让机器学习的话就要进行一次权重和阀值进行赋值,不然机器是没有办法进行输出的。而且我们为了让同一事物,不同样本得到期望输出就需要进行权重和阀值的调整。

阀值的意义在多层神经络算法中有着形成神经回路的意义,阀值也有划分界限的意义。不过认为阀值是识别物体的关键环节,拟合度与阀值有着很大关系。

观众老爷这期就到这里了!会不定期更新!还有观众老爷最好将的文章都看一遍,的文章是编程以及人工智能的知识讲解,过段时间可能还会写量子计算机相关的内容。现在不会去涉及具体的编程语言,希望观众老爷谅解,记得关注我哦!

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