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深度学习简介:前馈神经网络FFNN(又名多层感知器MLP)

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发表于 2019-5-14 18:19:59 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国
深度前馈神经网络(FFNN) -又名多层感知器(MLP)
6 d# p, |* g! u0 H; q! ^& l  b% L4 V人工神经网络(ANN)由许多相互连接的神经元组成:! o1 J* s5 \9 f+ K2 S& e! b
来自人工神经网络(ANN)的单个神经元
% r$ z. E0 [  L' f6 n; |每个神经元接受一些浮点数(例如1.0、0.5、-1.0),并将它们乘以一些称为权重的其他浮点数(例如0.7,0.6,1.4)(1.0 * 0.7 = 0.7,0.5 * 0.6 = 0.3, -1.0 * 1.4 = -1.4)。权重作为一种机制,用于关注或忽略某些输入。然后将加权输入(例如0.7 + 0.3 + -1.4 = -0.4)和偏差值(例如-0.4 + -0.1 = -0.5)相加。
; O* A, }7 ?% ~" G根据神经元的激活函数(y = f(x)),将求和后的值(x)转换为输出值(y)。以下是一些常用的激活函数:* m9 ]. x2 U- M
一些热门激活函数' B/ t. d2 {) V9 r
例如-0.5→-0.05,如果我们使用Leaky ReLU激活函数:y = f(x) = f(-0.5) = max(0.1*-0.5, -0.5) = max(-0.05, -0.5) = -0.05& O) x' \/ z; I& a& Y# c
神经元的输出值(例如-0.05)通常是另一个神经元的输入。3 s. h2 ?4 T( b- g: I

3 a+ y9 V$ P, D1 [' m8 R神经元的输出值经常作为人工神经网络(ANN)中其他神经元的输入
$ t- E# d; L! |7 c$ V5 p# q! CPerceptron是最早的神经网络之一,仅由一个神经元组成2 {6 [: L; d  o" A) `# W" T& w
最早的神经网络之一被称为感知器,它只有一个神经元。) Y* u2 J9 ?- x7 n* z: _* m7 |5 V
感知器
% D4 l& D2 K7 |5 o感知器神经元的输出作为最终的预测。, V; _& Q# M5 @
4 L. z4 V  ^" @7 x0 M- `; M# T

+ D* O: K2 W; I0 N' z/ p+ O( W5 ~每个神经元都是一个线性二元分类器(例如输出值> = 0表示蓝色类,而输出值

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