神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):多層感知器-MLP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域普遍所應(yīng)用的,例如可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等,從而將其拓展應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車。它是一種高度并行的信息處理系統(tǒng),具有很強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,不依賴于研究對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,對(duì)被控對(duì)象的的系統(tǒng)參數(shù)變化及外界干擾有很好的魯棒性,能處理復(fù)雜的多輸入、多輸出非線性系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要解決的基本問(wèn)題是分類問(wèn)題。
目前在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域火爆的開源軟件庫(kù)中,TensorFlow算其中一個(gè),里面有大量的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究,畢竟由Google 大腦小組開發(fā)出來(lái),其系統(tǒng)的通用性和易用性是無(wú)可比擬的,TensorFlow是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖(Data flow graphs),用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫(kù)。節(jié)點(diǎn)(Nodes)在圖中表示數(shù)學(xué)操作,圖中的線(edges)則表示在節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組,即張量(tensor)。(數(shù)據(jù)流圖用“結(jié)點(diǎn)”(nodes)和“線”(edges)的有向圖來(lái)描述數(shù)學(xué)計(jì)算!肮(jié)點(diǎn)”一般用來(lái)表示施加的數(shù)學(xué)操作,但也可以表示數(shù)據(jù)輸入(feedin)的起點(diǎn)/輸出(push out)的終點(diǎn),或者是讀。瘜懭氤志米兞浚╬ersistent variable)的終點(diǎn)!熬”表示“節(jié)點(diǎn)”之間的輸入/輸出關(guān)系。這些數(shù)據(jù)“線”可以輸運(yùn)“size可動(dòng)態(tài)調(diào)整”的多維數(shù)據(jù)數(shù)組,即“張量”(tensor)。張量從圖中流過(guò)的直觀圖像是這個(gè)工具取名為“Tensorflow”的原因,一旦輸入端的所有張量準(zhǔn)備好,節(jié)點(diǎn)將被分配到各種計(jì)算設(shè)備完成異步并行地執(zhí)行運(yùn)算)。因此對(duì)想快速上手神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做一些有趣的圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別的小伙伴可利用TensorFlow進(jìn)行學(xué)習(xí)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種目前有很多,如誤差反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)路、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network ,CNN-適用于圖像識(shí)別)、時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long short-term Memory Network ,LSTM-適用于語(yǔ)音識(shí)別)等。但最簡(jiǎn)單且原汁原味的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是多層感知器(Muti-Layer Perception ,MLP),只有理解經(jīng)典的原版,才能更好的去理解功能更加強(qiáng)大的現(xiàn)代變種。
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