神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法(Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪幾種訓(xùn)練方法)

1.Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪幾種訓(xùn)練方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機、適應(yīng)諧振理論等。根據(jù)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分為：

(1)前向網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)元接受前一級的輸入，并輸出到下一級，網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋，可以用一個有向無環(huán)路圖表示。這種網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自于簡單非線性函數(shù)的多次復(fù)合。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。反傳網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。

(2)反饋網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)神經(jīng)元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理是狀態(tài)的變換，可以用動力學(xué)系統(tǒng)理論處理。系統(tǒng)的穩(wěn)定性與聯(lián)想記憶功能有密切關(guān)系。Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機均屬于這種類型。

學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個重要內(nèi)容，它的適應(yīng)性是通過學(xué)習(xí)實現(xiàn)的。根據(jù)環(huán)境的變化，對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，改善系統(tǒng)的行為。由Hebb提出的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法奠定了基礎(chǔ)。Hebb規(guī)則認(rèn)為學(xué)習(xí)過程最終發(fā)生在神經(jīng)元之間的突觸部位，突觸的聯(lián)系強度隨著突觸前后神經(jīng)元的活動而變化。在此基礎(chǔ)上，人們提出了各種學(xué)習(xí)規(guī)則和算法，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)模型的需要。有效的學(xué)習(xí)算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過連接權(quán)值的調(diào)整，構(gòu)造客觀世界的內(nèi)在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的連接中。

根據(jù)學(xué)習(xí)環(huán)境不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，將訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，同時將相應(yīng)的期望輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權(quán)值連接強度的調(diào)整，經(jīng)多次訓(xùn)練后收斂到一個確定的權(quán)值。當(dāng)樣本情況發(fā)生變化時，經(jīng)學(xué)習(xí)可以修改權(quán)值以適應(yīng)新的環(huán)境。使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)時，事先不給定標(biāo)準(zhǔn)樣本，直接將網(wǎng)絡(luò)置于環(huán)境之中，學(xué)習(xí)階段與工作階段成為一體。此時，學(xué)習(xí)規(guī)律的變化服從連接權(quán)值的演變方程。非監(jiān)督學(xué)習(xí)最簡單的例子是Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。競爭學(xué)習(xí)規(guī)則是一個更復(fù)雜的非監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子，它是根據(jù)已建立的聚類進(jìn)行權(quán)值調(diào)整。自組織映射、適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)等都是與競爭學(xué)習(xí)有關(guān)的典型模型。

研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動力學(xué)性質(zhì)，主要采用動力學(xué)系統(tǒng)理論、非線性規(guī)劃理論和統(tǒng)計理論，來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化過程和吸引子的性質(zhì)，探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同行為和集體計算功能，了解神經(jīng)信息處理機制。為了探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發(fā)揮作用。混沌是一個相當(dāng)難以精確定義的數(shù)學(xué)概念。一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動力學(xué)系統(tǒng)中表現(xiàn)出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。“確定性”是因為它由內(nèi)在的原因而不是外來的噪聲或干擾所產(chǎn)生，而“隨機性”是指其不規(guī)則的、不能預(yù)測的行為，只可能用統(tǒng)計的方法描述?；煦鐒恿W(xué)系統(tǒng)的主要特征是其狀態(tài)對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內(nèi)在的隨機性?；煦缋碚撌侵该枋鼍哂谢煦缧袨榈姆蔷€性動力學(xué)系統(tǒng)的基本理論、概念、方法，它把動力學(xué)系統(tǒng)的復(fù)雜行為理解為其自身與其在同外界進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息交換過程中內(nèi)在的有結(jié)構(gòu)的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態(tài)是一種定態(tài)?；煦鐒恿W(xué)系統(tǒng)的定態(tài)包括：靜止、平穩(wěn)量、周期性、準(zhǔn)同期性和混沌解?；煦畿壘€是整體上穩(wěn)定與局部不穩(wěn)定相結(jié)合的結(jié)果，稱之為奇異吸引子。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是指網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整。主要的學(xué)習(xí)方式如下： 1.死記式學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值根據(jù)特殊記憶模式設(shè)計而成，其值不變。在網(wǎng)絡(luò)輸入相關(guān)模式時，喚起對記憶模式的回憶，對輸入模式進(jìn)行相應(yīng)處理。Hnp}eld網(wǎng)絡(luò)在作聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算時采用了死記式學(xué)習(xí)。 2.有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)又稱為有教師學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)將實際輸出和教師指定的輸出加以比較，得到在一定范數(shù)意義下的誤差，由誤差函數(shù)決定連接權(quán)值的調(diào)整，目的是使誤差函數(shù)達(dá)到最小值口一般根據(jù)占規(guī)則對連接權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法采用了監(jiān)督學(xué)習(xí)方式。 3.無監(jiān)督學(xué)習(xí) 無監(jiān)督學(xué)習(xí)又稱為無教師學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是自我調(diào)整的過程，不存在教師示教來指示網(wǎng)絡(luò)輸出是否正確。自組織學(xué)習(xí)根據(jù)某種規(guī)則，反復(fù)調(diào)整連接權(quán)值，以便適應(yīng)輸入模式的激勵，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)形成某種有序狀態(tài)。竟?fàn)帉W(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)以某種內(nèi)部規(guī)則確定競爭層“獲勝”神經(jīng)元。自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)采用了無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式。 4.有監(jiān)督與無監(jiān)督的混合學(xué)習(xí) 混合學(xué)習(xí)過程首先采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)抽取輸入模式的特征，然后利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對其進(jìn)行處理，形成輸入輸出的某種映射。

3.如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

deeplearinig就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類，就是解決的訓(xùn)練問題的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以你這問題“深度學(xué)習(xí)會代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)‘就不對，BP么，BP有自己的優(yōu)勢，也是很成熟的算法，做手寫識別等等效果已經(jīng)商用化了，不會被輕易替代。deeplearning遠(yuǎn)比BP要復(fù)雜，用來解決的問題也不是一個層面，所以也沒有替代的必要。Deeplearning所涉及的問題大多數(shù)BP都沒法解決的。

度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度網(wǎng)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、方法、技術(shù)和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：神經(jīng)信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、核函數(shù)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)場理論、神經(jīng)元集群以及神經(jīng)計算機。每章末附有習(xí)題，書末附有詳細(xì)的參考文獻(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和建模，研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。它以腦科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究成果為基礎(chǔ)，拓展智能信息處理的方法，為解決復(fù)雜問題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學(xué)和計算智能的重要部分。

4.如何訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的?？朔斡嬎銓痈兄鬟@一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入。 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的?？朔斡嬎銓痈兄鬟@一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數(shù)可以大于或等于1）作為輸入模式“的內(nèi)部表示” ，單計算層感知器變成多（計算）層感知器。

補充：

深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(wǎng)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。 全部