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神经网络逼近函数c语言 c语言 神经网络( 三 )

IT技术算法


（2）特性：兴奋性和传导性 。兴奋性是指当信号量超过某个阈值时 ， 细胞体就会被激活 ， 产生电脉冲 。传导性是指电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元 。
（3）有两种状态的机器：激活时为“是”，不激活时为“否” 。神经细胞的状态取决于从其神经网络逼近函数c语言他神经细胞接收到的信号量，以及突触的性质（抑制或加强） 。
（1）神经元——不重要
① 神经元是包含权重和偏置项的 函数 ：接收数据后，执行一些计算，然后使用激活函数将数据限制在一个范围内（多数情况下） 。
② 单个神经元：线性可分的情况下，本质是一条直线，，这条直线将数据划分为两类 。而线性分类器本身就是一个单层神经网络 。
③ 神经网络：非线性可分的情况下，神经网络通过多个隐层的方法来实现非线性的函数 。
（2）权重/参数/连接（Weight）——最重要
每一个连接上都有一个权重 。一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好 。
（3）偏置项（Bias Units）——必须
① 如果没有偏置项，所有的函数都会经过原点 。
② 正则化偏置会导致欠拟合：若对偏置正则化 ， 会导致激活变得更加简单，偏差就会上升，学习的能力就会下降 。
③ 偏置的大小度量了神经元产生激励（激活）的难易程度 。
（1）定义：也称为转换函数，是一种将输入 (input) 转成输出 (output) 的函数 。
（2）作用：一般直线拟合的精确度要比曲线差很多，引入激活函数能给神经网络 增加一些非线性 的特性 。
（3）性质：
① 非线性：导数不是常数，否则就退化成直线 。对于一些画一条直线仍然无法分开的问题 ， 非线性可以把直线变弯 ， 就能包罗万象；
② 可微性：当优化方法是基于梯度的时候，处处可导为后向传播算法提供了核心条件；
③ 输出范围：一般限定在[0,1]，使得神经元对一些比较大的输入会比较稳定；
④ 非饱和性：饱和就是指，当输入比较大的时候输出几乎没变化，会导致梯度消失；
⑤ 单调性：导数符号不变 ， 输出不会上蹿下跳，让神经网络训练容易收敛 。
（1）线性函数 (linear function)—— purelin()
（2）符号函数 (sign function)—— hardlim()
【神经网络逼近函数c语言 c语言 神经网络】 ① 如果z值高于阈值，则激活设置为1或yes，神经元将被激活 。
② 如果z值低于阈值 ， 则激活设置为0或no，神经元不会被激活 。
（3）对率函数 (sigmoid function)—— logsig()
① 优点：光滑S型曲线连续可导 ， 函数阈值有上限 。
② 缺点：? 函数饱和使梯度消失，两端梯度几乎为0，更新困难，做不深；
? 输出不是0中心，将影响梯度下降的运作，收敛异常慢；
? 幂运算相对来讲比较耗时
（4）双曲正切函数(hyperbolic tangent function)—— tansig()
① 优点：取值范围0中心化，防止了梯度偏差
② 缺点：梯度消失现象依然存在，但相对于sigmoid函数问题较轻
（5）整流线性单元 ReLU 函数(rectified linear unit)
① 优点：? 分段线性函数，它的非线性性很弱，因此网络做得很深；
? 由于它的线性、非饱和性，对于随机梯度下降的收敛有巨大的加速作用；
② 缺点：? 当x0，梯度都变成0，参数无法更新 ， 也导致了数据多样化的丢失；
? 输出不是0中心
（6）渗漏型整流线性单元激活函数 Leaky ReLU 函数

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