CH9 神经网络与深度学习
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习和神经网络是近年来蓬勃发展的领域，其在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等各个领域取得了巨大的成功。
本文将从深度学习的介绍、神经网络的原理和应用等角度深入探讨这两个主题。
一、深度学习的介绍深度学习是机器学习领域的一个重要分支，通过模拟人脑神经元之间的连接方式，实现对数据的自动分析和学习。
深度学习的核心是神经网络，它可以通过增加网络的深度来提高对数据的表达能力，从而实现更高级别的特征提取和模式识别。
深度学习的一个重要特点是端到端的学习方式，即从原始输入数据到最终输出结果的全过程都由神经网络完成。
这种方式避免了手工设计特征的繁琐过程，使得系统自主地从数据中学习到更抽象、更高层次的特征表示。
二、神经网络的原理神经网络是深度学习的核心算法之一，它模拟了生物神经元之间的连接方式。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层又由多个神经元组成。
神经元接收来自上一层神经元的输入，经过激活函数处理后，将输出传递给下一层神经元。
神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播通过将输入数据输入网络，逐层计算输出结果；反向传播通过计算损失函数的梯度并更新网络参数，使得网络的输出结果逐渐接近于真实标签。
通过多次迭代训练，神经网络可以不断优化模型以提高准确率。
三、深度学习的应用深度学习和神经网络在各个领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域，深度学习已经实现了对图像的分类、目标检测和图像生成等任务。
例如，通过训练深度神经网络，可以实现对猫和狗的图像进行准确分类。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现对文本的情感分析、语言模型和机器翻译等任务。
通过使用递归神经网络或者长短期记忆网络，可以捕捉到句子之间的语义关系和上下文信息，进而提高文本处理的效果。
此外，深度学习在语音识别、推荐系统和金融分析等领域也有广泛的应用。
通过利用大规模数据和强大的计算能力，深度学习的模型可以不断地优化和提高性能，为各个应用场景带来更好的效果和体验。
深度学习与神经网络的关系与发展趋势
深度学习与神经网络的关系与发展趋势深度学习是人工智能研究领域中的一个重要分支，而神经网络是实现深度学习的一种主要方法。
本文将探讨深度学习和神经网络之间的关系以及它们的发展趋势。
一、深度学习与神经网络的关系深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过模拟人类大脑神经元之间的连接方式，建立多层次的神经网络结构，用于解决复杂的模式识别和数据处理问题。
神经网络是深度学习的基础，它由一系列的人工神经元组成，这些神经元通过连接边来传递和处理信息。
每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，通过计算加权和激活函数的处理，产生输出信号，而这个输出信号又可以成为其他神经元的输入。
深度学习依赖于神经网络的层次化特征学习能力，通过多层次的神经网络结构来实现对输入数据的分层抽象表示，从而实现更高级别的认知和决策。
二、深度学习与神经网络的发展趋势1. 硬件加速深度学习算法的复杂性要求大量的计算资源，传统的中央处理器（CPU）已经无法满足需求。
因此，图形处理器（GPU）等专用硬件加速器被广泛应用于深度学习中。
未来，随着硬件技术的不断进步，如量子计算等新兴技术的应用，将为深度学习提供更强大的计算能力。
2. 数据量和数据质量深度学习需要大量的数据进行训练，在数据量不断增加的同时，提高数据质量也成为一个重要的研究方向。
数据增强、数据去噪和数据标注等技术将在深度学习中发挥重要作用，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3. 模型结构和网络拓扑随着对深度学习的不断探索和研究，人们不断提出新的模型结构和网络拓扑，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
未来，将会出现更多新颖的模型结构和网络拓扑，以适应不同领域和任务的需求。
4. 多模态深度学习多模态深度学习是指利用多种类型的数据信息进行学习和推理。
目前，深度学习主要应用于图像和文本等单一模态的数据，未来，将会更多地研究多模态深度学习，以实现更全面和准确的智能认知。
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习在计算机科学领域，神经网络与深度学习是两个备受关注的热门技术。
神经网络模拟了人类神经系统的工作原理，通过模式识别和数据处理来解决各种问题。
而深度学习则是建立在神经网络基础之上的一种机器学习方法，利用多层次的神经网络结构来学习和提取高级抽象特征。
本文将探讨神经网络与深度学习的基本原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种数学模型，由大量人工神经元节点和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，通过激活函数处理后输出结果，同时与其他神经元建立连接。
这些连接的权重可以调整，以学习和适应不同的任务。
神经网络的训练过程通常使用反向传播算法。
通过比较网络的输出和期望输出之间的差异，反向传播算法可以调整连接权重，逐渐提升网络的准确性和性能。
这种学习方式使得神经网络能够逐渐适应不同的输入模式，实现模式识别和函数拟合等任务。
二、深度学习的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其最重要的特点就是多层次的网络结构。
深度学习通过逐层的特征提取和抽象学习，可以从原始数据中学习到更加高级的特征表达。
深度学习的网络结构通常包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层通过一系列变换将输入特征转化为更加抽象和高级的表示，最后输出层产生最终的结果。
深度学习中最常用的网络结构是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
三、神经网络与深度学习的应用神经网络与深度学习在多个领域展示了巨大的潜力。
在计算机视觉领域，深度学习可以用于图像识别、物体检测和人脸识别等任务。
在自然语言处理领域，深度学习可以用于文本分类、机器翻译和情感分析等应用。
此外，神经网络与深度学习还可以在医疗诊断、金融预测和智能交通等领域发挥重要作用。
四、神经网络与深度学习的挑战与展望尽管神经网络与深度学习在许多领域取得了显著的成功，但仍然存在一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的数据来训练和调整网络权重，而且对于参数设置非常敏感。
深度学习和神经网络
深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在机器学习领域广受关注的重要技术。
本文将探讨深度学习和神经网络的定义、原理、应用以及未来发展趋势。
一、深度学习的定义与原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络来模拟人脑神经元的工作原理。
深度学习的核心思想是通过大量数据的输入和反复的迭代训练，使神经网络能够自动提取和学习数据中的特征，并进行高效的模式识别与数据处理。
神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成的网络模型。
神经元通过输入和输出的连接，将数据进行转换和传递。
而深度学习则是在神经网络的基础上引入了多层次的结构，增加了网络的复杂性和表达能力。
二、深度学习的应用领域深度学习和神经网络在许多领域都取得了突破性的应用效果。
以下是深度学习在几个常见领域的应用示例：1. 图像处理与计算机视觉深度学习在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
例如，通过深度学习可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等任务，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
2. 自然语言处理与机器翻译深度学习在自然语言处理和机器翻译等领域也有着重要的应用。
深度学习模型可以通过大规模的语料库进行训练，学习语言的语义和句法结构，从而实现语言的分析与生成。
3. 语音识别与声音处理深度学习在语音识别和声音处理方面也有着广泛的应用。
通过深度学习模型，可以让计算机自动识别和理解人类的语音指令，并将其转化为对应的操作。
4. 药物发现与医学影像分析深度学习在医学领域的应用也日益增多。
通过深度学习模型，可以对大量的医学数据进行分析和处理，辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。
三、深度学习的未来发展趋势深度学习和神经网络作为人工智能领域的重要技术，其未来发展前景十分广阔。
以下是未来深度学习发展的几个趋势：1. 模型优化与加速为了提高深度学习模型的训练和推理效率，研究者们将致力于模型结构的优化和算法的加速。
例如，引入稀疏连接、量化权重等方法可以减少计算和存储开销，提高模型的效率。
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习是人工智能领域中的重要概念，它们的发展和应用对于推动科学技术的进步具有重要意义。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的数学模型，通过学习和训练可以实现复杂的模式识别和决策任务。
而深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来提高模型的表达能力和泛化能力。
神经网络的基本结构是由多个神经元组成的网络，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数进行处理后输出结果。
神经网络的训练过程就是通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够更好地拟合训练数据，并在未见过的数据上取得良好的预测效果。
深度学习则是通过构建多层次的神经网络结构，可以学习到更加复杂和抽象的特征表示，从而提高模型的性能和泛化能力。
神经网络与深度学习在各个领域都有着广泛的应用，比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
在计算机视觉领域，深度学习已经取得了很大的突破，比如图像分类、目标检测、图像生成等任务都可以通过深度学习模型来实现。
在自然语言处理领域，深度学习模型如循环神经网络和Transformer模型已经成为了主流，可以实现文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
然而，神经网络与深度学习也面临着一些挑战和限制，比如模型的训练需要大量的数据和计算资源，容易过拟合等问题。
因此，研究人员一直在努力改进神经网络和深度学习算法，提高模型的效率和鲁棒性。
未来，随着人工智能技术的不断发展和进步，神经网络与深度学习将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和创新。
神经网络和深度学习
神经网络和深度学习从人工智能的角度来看，神经网络和深度学习是两个核心的概念。
神经网络是指通过模拟生物神经元来处理信息、学习和存储信息的数学模型，而深度学习则是指通过多层神经网络来解决复杂问题的一种机器学习技术。
本文将从这两个角度来探索神经网络和深度学习的相关知识，以帮助读者更深入地理解这一领域。
一、神经网络的基本原理神经网络的基本结构是由神经元和它们之间的连接构成的。
神经元可以看作是一个信息处理单元，它的输入信号经过加权和之后，被激活函数处理，输出给其他神经元作为输入。
神经网络的学习过程，就是通过调整神经元之间的权重和偏置，不断优化网络的性能，使其能够更好地完成任务。
神经网络的训练方式有很多种，其中最常见的是反向传播算法。
反向传播算法是指先用前向传播算法计算网络输出，然后再根据误差大小，逆向调整每个神经元之间的权重和偏置，从而将误差传递回去，直到最终达到误差最小化的目标。
这种方法不仅能够训练浅层神经网络，也能够训练深层神经网络，从而实现更加复杂的任务。
二、深度学习的基本概念深度学习是指通过多层神经网络来解决复杂问题的一种机器学习技术。
与传统机器学习算法相比，深度学习可以处理更加复杂的模式，并且具有更高的准确度。
深度学习的核心思想在于，通过逐层抽象，将数据从低层次的特征进行转化，到高层次的语义表示，从而实现对数据的更深入理解和分析。
深度学习的应用非常广泛，其中最常见的是图像识别和自然语言处理。
在图像识别方面，深度学习已经能够实现对不同种类的物体进行识别，并且有着和人类相似的准确度。
而在自然语言处理方面，深度学习已经能够实现对文本的情感分析、机器翻译、自动摘要等任务。
随着深度学习技术的不断发展，它在未来将会有更广泛的应用，包括图像生成、自动驾驶、医疗诊断等领域。
三、深度学习的神经网络模型深度学习中最常见的神经网络模型是卷积神经网络和循环神经网络。
卷积神经网络是一种专门用于处理图像的神经网络模型，它通过卷积操作来提取图像中的特征，将其抽象为更高层次的特征表示。
人工智能中的神经网络与深度学习
人工智能中的神经网络与深度学习人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今科技领域最热门的研究领域之一，已经取得了令人瞩目的成就。
在AI的众多技术领域中，神经网络与深度学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等任务中。
神经网络与深度学习的发展为AI带来了巨大的突破与进步，成为推动人工智能发展的重要驱动力。
一、神经网络与深度学习简介神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，它由多个节点（神经元）和连接它们之间权重组成。
每个节点接收来自前一层节点传递过来的信息，并根据权重进行计算和传递。
通过不断调整权重和阈值，神经网络可以通过学习得到输入数据之间复杂的非线性关系。
深度学习是一种基于多层神经网络模型进行特征提取和表示学习的机器学习方法。
与传统机器学习方法相比，深度学习可以自动地从原始数据中提取特征，并进行高效地分类或回归任务。
深度学习的核心思想是通过多个隐层的非线性变换，逐层提取数据的高级特征，从而实现更准确的预测和识别。
二、神经网络与深度学习的发展历程神经网络与深度学习的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，科学家们开始模拟人脑神经元之间的连接和传递过程，提出了感知机模型。
然而，由于感知机模型只能解决线性可分问题，无法解决非线性可分问题，使得神经网络研究陷入停滞。
直到上世纪80年代中期，科学家们提出了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型，并引入了反向传播算法（Backpropagation）来训练神经网络。
这一突破使得神经网络能够解决非线性可分问题，并开始在图像识别、语音识别等领域取得一定成果。
然而，在当时计算能力和数据量有限的情况下，深度神经网络很难训练成功。
直到近几年随着计算能力和数据量的大幅提升，以及更加高效的训练算法（如卷积神经网络和循环神经网络），深度学习才开始迅速发展起来。
三、神经网络与深度学习的应用领域1. 图像识别神经网络与深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习具有密切的联系。
首先，神经网络是深度学习的一种实现形式，两者在某些方面有所共通。
神经网络可以看作是一种特殊的深度学习模型，它由一系列由神经元组成的层组成，每一层都有各自的特征，其中前面一层的输出为后面一层的输入，这种有层次的模型结构被称为“深度结构”。
深度学习是一种机器学习算法，用于构建复杂的模型，它包括有神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种模型结构。
这些模型的优势在于可以根据历史数据学习输入与输出之间的关系，从而实现再生成和推理目标。
两者的关系在于，神经网络是深度学习的基础，深度学习是神经网络的一般框架。
神经网络模型包含了大量的超参数和模型权重，这些参数是依据历史数据训练出来的，因此，神经网络是深度学习的有效工具，深度学习可以帮助模型调整参数，以利用大量的历史数据来学习和优化网络模型。
另外，神经网络和深度学习的另一个共同的特点是，它们都可以适应不断变化的数据。
神经网络可以通过引进新的隐层，或者改变现有隐层的数量，达到快速调整模型结构，让模型能够有效地处理新的输入数据。
而深度学习可以通过更新参数和学习策略，使得模型能够应对数据变化带来的影响，从而进行有效的学习。
总而言之，神经网络是深度学习的一种实现形式，深度学习可以有效地调整神经网络模型，从而达到更好的推理效果。
两者之间共同拥有能够适应不断变化的数据的能力，使得深度学习算法可以从大量的历史数据中挖掘出更高效的结果。
神经网络与深度学习的关系与应用
神经网络与深度学习的关系与应用随着科技的发展，人工智能成为了当今世界最为热门的话题之一。
而人工智能技术的核心之一就是机器学习。
而在机器学习领域中，神经网络和深度学习一直都是备受瞩目的技术。
它们不仅被广泛应用于各个领域，同时也对人们的生活产生了深远的影响。
因此，了解神经网络和深度学习的关系以及应用，成为了有必要的事情。
神经网络与深度学习的异同首先，神经网络和深度学习的关系需要先加以梳理。
简单来说，神经网络是一种数据处理和学习的模型，而深度学习则是建立在神经网络基础上的一种学习方法。
深度学习之所以深度，是因为深度学习网络中的神经元数量和神经网络层数较多，其架构更加复杂，因此可以处理更加复杂的数据。
与传统的人工智能算法相比，神经网络和深度学习的最大不同之处在于它们具有自我学习的能力。
当接受到输入信号时，神经网络可以自动将这些信号转化为适当的输出信号，并且在不断地学习中实现优化。
因此，神经网络和深度学习被应用于各个领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等等。
深度学习在计算机视觉中的应用其中，深度学习在计算机视觉中的应用是最为广泛的。
利用深度学习进行图像识别的技术可以应用于无人驾驶、人脸识别、视频监控等领域。
例如，在无人驾驶领域中，深度学习被应用于实现自动驾驶技术。
通过对车辆行驶场景、交通标志和信号灯的学习，无人驾驶车辆可以自主进行行驶。
在人脸识别领域中，深度学习可以实现对人脸特征的学习，从而实现准确识别和验证。
在视频监控领域中，深度学习可以实现对监控视频的分析和识别，提高监控系统的可靠性和准确性。
深度学习在自然语言处理中的应用除了计算机视觉领域，深度学习在自然语言处理中也有着广泛的应用。
自然语言处理是一项致力于模拟人类自然语言交流的技术，其应用范围涵盖了机器翻译、智能客服、语音识别等。
深度学习在自然语言领域的应用主要是通过构建语言模型实现的。
构建好的语言模型可以自动分析和理解自然语言，包括语音、文字等形式。
神经网络与深度学习之间的关系解析
神经网络与深度学习之间的关系解析近年来，神经网络和深度学习成为了计算机科学领域的热门话题。
它们被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，取得了令人瞩目的成果。
然而，很多人对神经网络和深度学习的关系存在一些困惑。
本文将对神经网络和深度学习之间的关系进行解析。
首先，我们需要明确神经网络和深度学习的概念。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
它由多个神经元组成，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络通过调整神经元之间的连接权重，实现对输入数据的处理和输出结果的预测。
而深度学习则是一种机器学习的方法，它基于神经网络构建了多层结构，通过多层的非线性变换来学习高级抽象特征，并进行模式识别和决策。
神经网络是深度学习的基础。
早期的神经网络只有一层或者两层，被称为浅层神经网络。
这种神经网络只能学习简单的特征，对于复杂的问题表现不佳。
然而，随着计算机性能的提升和数据量的增加，研究者们开始构建更深的神经网络，即深度神经网络。
深度神经网络由多个隐藏层组成，每一层都可以提取不同抽象级别的特征。
这种层次化的结构使得神经网络能够学习更复杂的模式和特征，从而提高了其性能。
深度学习则是对神经网络的一种应用和发展。
深度学习通过构建深层神经网络，利用大规模的数据进行训练，实现了对复杂问题的高效处理。
深度学习的核心思想是通过多层非线性变换，逐层提取数据的抽象特征，并通过反向传播算法进行优化。
深度学习的一个重要特点是端到端的学习，即从原始输入到最终输出的全过程都由神经网络完成，无需手工设计特征。
这使得深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。
神经网络和深度学习的关系可以用一个包含关系的图来描述。
在这个图中，神经网络是深度学习的一个子集。
深度学习是在神经网络的基础上发展起来的，它利用了神经网络的层次化结构和学习算法，实现了对复杂问题的高效解决。
同时，深度学习也推动了神经网络的发展，促使人们构建更深的神经网络，提高其性能和应用范围。
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偏差估计
第 9章 神经网络与深度学习
8
反向传播：偏差信号从输出层到输入层逐层 反向传递。 把第i层的第j个神经元的偏差记作 。
使用梯度下降法更新对权重参数的估计。
因为只有输出层的偏可以直接计算出来，在 其他层中需要先得到估计偏差，才能用于修 订参数。 把下一层的偏差传递给上一层，用于偏差估 计
简化：
梯度估计
第 9章 神经网络与深度学习
9
使用梯度下降的方法来求权重，需要首先得 出梯度方向，也就是偏差对权重的偏导。 把第i层的第j个神经元的偏差记作 。
，
链式求导：
。Байду номын сангаас
选择步长 ，
算法说明
第 9章 神经网络与深度学习
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学习因子η 对于算法的性能非常重要。 因为神经网络中的优化目标函数不一定为凸，梯度下降法只能保证收敛到局部最优，不能保证 全局最优。
}
#规范化数据集 iris_norm <- as.data.frame(lapply(iris[1:4], normalize))
划分训练集与测试集
set.seed (1) index <- sample(nrow(iris), nrow(iris)*0.7)
第 9章 神经网络与深度学习
22
按照70%对30%的比例 把数据集分为训练集与
tensorflow
deepnet darch
TensorFlow的接口
R语言深度学习包 支持深度架构和受限玻尔兹曼机的R语言包
rnn
MXNetR keras
实现循环神经网络的包
支持灵活高效GPU计算和深度学习的R语言包 Keras的R语言接口
第 9章 神经网络与深度学习
12
9.1 9.2
基本原理 感知器模型 深度神经网络
iristrain <- iris_norm[index,]
iristest <- iris_norm[-index,] #把测试集的分类结果用作class.ind ()的输入 bel <- iris [index,5] bel <- iris [-index,5]
虽然形式简陋，图中标
出了训练后学习到的参 数。
测试神经网络
第 9章 神经网络与深度学习
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#生成测试数据检验神经网络的预测性能 testdata <- as.data.frame ((1:10)^2)
生成一组数据用于检验 神经网络的效果。
#输入测试数据，让训练好的神经网络完成运算
net.results <- compute (net.log, testdata) #用更好的形式显示结果，分别列出测试输入、实际值、预测值 niceoutput <- cbind (testdata, log(testdata), as.data.frame (net.results$net.result))
输入层
隐层
输出层
反向传播算法
第 9章 神经网络与深度学习
7
前向传播：在神经网络中，信号从输入层到 输出层逐层传播。 如果连接每一层的权重都是已知的，根据输 入信号就可以计算出输出信号。 当权重未知时，需要根据输入和输出来估计 权重，使得神经网络能刻画出输入和输出之 间的映射。 反馈机制：猜测一组权重作为初始值，前向 传播信号计算出理论输出，再根据理论值与 实际值的偏差，来修正权重。
内容导航
9.3
CONTENTS
9.2 感知器模型
第 9章 神经网络与深度学习
13
人工神经网络一般都使用有监督的学习。 在神经网络中，通过学习来调整每个神经元节点对输入信号与偏移量加权时使用的权值。 类似于其他有监督学习的方法，训练神经网络的目标就是通过参数的选择使模型成为一个可 以正确地把输入数据转化为预期输出结果的映射。 可以应用多层感知器模型，应用神经网络解决非线性回归与分类等有监督学习中的问题
多层感知器模型
第 9章 神经网络与深度学习
6
多层感知器一般由至少三层神经元组成，除 了输入层与输出层之外，还至少包括一个被 称为隐层的中间层。 一般在多层感知器中使用全连接模式，也就 是相邻层中的神经元节点互相连接。 在相邻层的两个神经元ni和nj之间传输信号时， 使用权重wij来定量表示这种连接关系。 因为权重wij的大小是可以调节的，如果使用 非线性激活函数，多层感知器可以逼近一些 极其复杂的多变量函数。
函数返回神经网络对象
第 9章 神经网络与深度学习
15
函数的返回值是一个nn类的对象，其属性如 右表所示。
名 call
称
说 与调用函数形式相匹配 实际使用的误差函数 实际使用的激活函数 data参数
明
err.fct act.fct data
net.result 包含神经网络每一次迭代的结果列表 weights 包含神经网络每一次迭代所拟合权重的向量
sse和ce，分别代表误差的平方和，以及交叉熵
stepmax
说 明 对需要拟合的模型形式的符号性描述 包含formula中所指定变量的数据框 一个整型数向量，表示每一个隐层中神经元的个 数 数值型停止条件，误差函数偏导数的阈值 训练神经网络的最大步长，如果到达了这个最大 值，则停止训练 神经网络训练的最大迭代次数
第九章 神经网络与深度学习
《R语言基础与数据科学应用》 沈刚 主编 人民邮电出版社
第 9章 神经网络与深度学习
2
9.1
基本原理
9.2
感知器模型 深度神经网络
内容导航
9.3
CONTENTS
9.1基本原理
第 9章 神经网络与深度学习
3
人工神经网络是在生物学中神经网络的启发 下诞生了的。 在生命科学中，神经网络是指动物大脑中一 系列相互连接的神经元。
neuralnet包
第 9章 神经网络与深度学习
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R语言中的neuralnet包支持神经网络的基本操 作。安装与下载：
install.packages ("neuralnet") library ("neuralnet")
名 称 formula data
hidden threshold
主要的神经网络建模函数为：
neuralnet (formula, data, hidden = 1, threshold = 0.01, rep stepmax = 1e+05, rep = 1, startweights = NULL, learningrate.limit = NULL, startweights 包含权重初始值的向量 learningrate.factor = list(minus = 0.5, plus = 1.2), 包含用于神经网络计算的算法名称的字符串，可 learningrate=NULL, lifesign = "none", algorithm 选 ： backprop 、 rprop+ 、 rprop– 、 sag 或 slr 。 lifesign.step = 1000, algorithm = "rprop+", backprop 指反向传播算法 代表可微的激活函数名称的字符串， logistic 和 err.fct = "sse", act.fct = "logistic",linear.output = act.fct tanh分别表示Logistic函数和双曲正切函数 TRUE, exclude = NULL, constant.weights = 字符串，表示用于计算误差的可微函数，可选 NULL, likelihood = FALSE) err.fct
应用：非线性回归
第 9章 神经网络与深度学习
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#生成1~100之间的50个均匀分布的随机数作为训练输入 traininginput <- as.data.frame (runif (50, min=1, max=100))
先看一个使用神经网络 实现简单非线性函数拟
合的例子。
首先，用均匀概率分布 生成一些整数，并对它 们求对数值。 然后，再用神经网络做 出拟合与预测。
对于一般的应用而言，局部最优实际上已经能够具有实用性。
R语言中的神经网络包
第 9章 神经网络与深度学习
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包 nnet
名
neuralnet h2o RSNNS
说 明 支持单隐层的前馈神经网络，可用于多项式对数线性 模型 使用反向传播算法训练神经网络 包含支持H2O的R脚本功能 斯图加特神经网络模拟器的接口
x <- matrix (0, n, length(levels(cl))) x[(1:n) + n*(unclass(cl)-1)] <- 1
dimnames(x) <- list(names(cl), levels(cl))
x
}
#返回处理好的矩阵
输入数据的规范化处理
第 9章 神经网络与深度学习
ReLU函数
第 9章 神经网络与深度学习
5
x <- seq (-1,1,0.1)
#设置x
relu <- function (x) ifelse (x > 0, x, 0) #定义ReLU函数
plot (x, relu(x), type = "l") text (0.6, 0.4, "ReLU (x)") #画出函数 #添加文字说明