ANN算法讲解
人工神经网络ANN方法简介
计算智能的3个主要分支： 人工神经网络（模拟智能产生与作用赖以存在的结构） 遗传算法（模拟生命生成过程与智能进化过程） 模糊逻辑（模拟智能的表现行为）
3、 人工神经网络概述
生物神经元系统
人工神经网络是受生物神经网络的启发构造而成。
James（《心理学》，1890年） ：大脑皮层每一点的活力产生 于其它点势能释放的综合效能，即其它点的兴奋次数、强度和 所接受的能量。
10 人工神经网络 （ANN）方法简介
§10.1 从生物神经元到人工神经网络
1、 生物神经系统和大脑的复杂性
生物系统是世界上最为复杂的系统。
生物神经系统活动和脑的功能，其复杂性是难以想象的。
大脑与神经细胞、神经细胞与神 经细胞构成了庞大天文数字量级的 高度复杂的网络系统。也正是有了 这样的复杂巨系统，大脑才能担负 起人类认识世界和改造世界的任务。
有向网
任意两个神经元间都可能存在有向联结。 网络处在动态中，直至达到某一平衡态、周期态或者混沌状态。
§10.2
感知器（Perceptron） ——人工神经网络的基本构件
1、 感知器的数学模型——MP模型
感知器（Perceptron）：最早被设计并实现的人工神经网络。
W. McCulloch和W. Pitts总结生物神经元的基本生理特征，提出 一种简单的数学模型与构造方法，建立了阈值加权和模型，简 称M-P模型(“A Logical Calculus Immanent in Nervous Activity”, Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943(5): 115~133）。
“进化主义学派”、“控制论学派”；
ann 近似最近邻 向量量化
Ann 近似最近邻向量量化概述1. 近似最近邻（Approximate Nearest Neighbors, ANN）算法是指可以在高维空间中以较快的速度寻找某一向量的最近邻的算法。
ANN算法在信息检索、模式识别、图像处理等领域具有广泛的应用，可以提高算法的效率和性能。
2. 向量量化（Vector Quantization, VQ）是指将连续的信号量化为离散的向量值的过程。
因为高维向量的空间复杂度较高，向量量化可以使得数据的存储和处理更加高效。
ANN近似最近邻算法3. ANN算法的提出是为了解决最近邻搜索中的高计算复杂度和资源消耗的问题。
常见的ANN算法有KD树、LSH（局部敏感哈希）、HNSW（高维点的导航网）、F本人SS等。
4. KD树是一种用于k维空间的数据结构，通过划分轴对空间进行分割，从而实现对数据进行搜索的算法。
KD树的构建和搜索复杂度为O(logn)。
5. LSH是一种基于哈希的方法，主要用于降低高维空间中数据点之间的距离的计算成本，从而加速最近邻搜索。
6. HNSW是一种基于图的方法，通过在高维空间中构建具有导航网的图结构，从而实现对数据点的快速搜索。
7. F本人SS是一种用于多维向量的相似性搜索和聚类的库，支持ANN算法的加速搜索和聚类操作。
向量量化技术8. 向量量化是一种数据压缩和编码的技术，通常用于信号处理、图像压缩、数据挖掘等领域。
9. 向量量化的基本原理是将高维空间中的连续信号量化为离散的向量值，然后用这些离散的向量值来表示原始信号，从而实现对信号的压缩和重构。
10. 向量量化的常见方法包括Lloyd算法、K均值聚类、高斯混合模型等。
这些方法在不同的应用领域有着不同的适用性和性能。
ANN和向量量化的结合应用11. 将ANN和向量量化结合起来可以提高对高维空间数据的检索和处理效率。
在图像检索、音频处理、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
12. 以图像检索为例，可以使用ANN算法快速在图像数据库中搜索与查询图像最相似的图像，然后通过向量量化对这些相似图像进行分类和检索。
《ANN神经网络》课件
神经网络的训练过程和算法
1 BP算法
2 Adam算法
通过反向传播算法，根据输出误差和梯度下 降法更新网络参数，目标是最小化误差函数。
结合了Ad ag r ad 和RM Sp ro p 优点的一种有效 的优化算法，自适应的调节学习率，以加快 训练速度。
神经网络的激活函数和正则化方法
激活函数
每个神经元的输出需要通过激活函数进行非线性映 射，目前比较流行的有sig mo id 、t an h 和ReLU等。
神经元和生物神经元的异同
1 神经元
是神经网络的基本单位，是一种用于计算的抽象模型，只有输入和输出，以及需要学习 的权重和偏置。
2 生物神经元
是神经系统的基本单位，由轴突、树突、细胞体和突触等结构组成，与其他神经元具有 复杂的生物学表现和相互作用。
神经网络的优势和局限性
优势
具有自主学习、自适应、非线性和可并行处理等优 势，能够处理高维度数据和复杂的非线性问题。
参考文献和拓展阅读建议
参考文献: 1. Bishop, C. M . (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. M IT Press. 3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444. 拓展阅读建议: 1. 《深度学习》白板推导与Python实战 2. 《Python深度学习》实践指南 3. 《自然语言处理综论》 4. 《计算机视觉综论》
ann算法
ann算法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），也简称神经网络，是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。
人工神经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数据之间的复杂关系进行建模。
一、每层由单元（unit）组成二、输入层由训练集的实例特征向量传入三、每个结点都有权重（weight）传入下一层，一层的输出是下一层的输入。
（根据生物学上的定义，每个单元成为神经结点）四、以上成为两层神经网络（输入层不算）五、每一层的加权求和，到下一层结点上还需要非线性函数激活，之后作为输出六、作为多层前馈神经网络，如果由足够多的隐藏层，和足够大的训练集，理论上可以模拟出任何方程。
反向传输算法核心（backpropagation）特点：1、通过迭代来处理训练集中的实例2、计算输入层预测值（predicted value）和真实值（target value）之间的差值error3、反向传输（输出层->隐藏层->输入层）来最小化误差（error）来更新每个链接的权重（weight）显然，对于神经网络而言，最重要的是能恰当配置好隐藏层和输出层神经元的权值和偏置。
幸好的是，这个配置是由机器来做，而不是人类。
使用神经网络的步骤一般为：建立模型，按照业务场景建立网络结构，多少个输入神经元和输出神经元，多少层隐含层，层与层之间是全连接，还是部分连接等等。
训练模型，对于已经标记好的大量数据，将它们扔到神经网络中，神经网络通过预测输出与实际输出的差值来自动调整隐藏层和输出层神经元权值和偏置。
数据预测，对于新的数据，将他们直接扔到输入层，得到的输出就是预测输出。
机器学习的主要用途为分类，聚类，回归，关联规则等等。
现有的机器学习方法有SVM，logistic回归，决策树，随机森林等方法。
但是，在需要高精度，难以提取特征的无结构化数据机器学习中，深度学习几乎是唯一的选择。
人工神经网络算法
人工神经网络算法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经网络进行计算的算法。
它由多个神经元（或称为节点）组成，通过不同神经元之间的连接进行信息传递和处理。
ANN可以用于解决各种问题，如分类、回归、聚类等。
ANN的设计灵感来自于人脑神经系统。
人脑中的神经元通过电信号进行信息处理和传递，而ANN中的神经元模拟了这个过程。
ANN中的每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过带有权重的连接传递给神经元，然后通过激活函数进行处理，并将结果传递给输出。
通过调整连接的权重和选择合适的激活函数，ANN可以学习和适应不同的输入模式，并做出相应的输出。
ANN的训练是通过反向传播算法来实现的。
反向传播算法基于梯度下降法，通过计算预测输出和实际输出之间的误差，并根据误差来调整每个连接的权重。
这个过程通过不断迭代来实现，直到达到一定的精确度或收敛条件。
ANN的性能和表达能力取决于其结构和参数的选择。
常见的ANN结构有多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
不同结构适用于不同类型的问题。
此外，ANN 的性能还受到学习率、激活函数、正则化和初始化等参数的影响。
ANN的算法具有以下优点：1.具备学习和适应能力：ANN可以通过训练数据学习和适应不同的模式，从而适用于不同的问题。
2.并行处理能力：ANN中的神经元可以并行处理输入，从而加速计算速度。
3.容错性：ANN的误差传递和权重调整机制使其对输入数据的噪声和干扰具有一定的容忍能力。
然而1.需要大量的训练数据：ANN的性能和泛化能力需要大量的标记训练数据进行训练。
2.训练过程较为复杂：ANN的训练过程需要通过反向传播算法进行权重调整，这涉及到大量的计算和迭代。
ann算法 分类 -回复
ann算法分类-回复Ann算法是一种常见的分类算法，也可以用于回归和异常检测。
在本文中，我们将详细介绍Ann算法的原理、步骤和应用，并通过案例分析来说明其实际应用的效果。
一、Ann算法的原理Ann算法，全称为人工神经网络（Artificial Neural Network），其灵感来源于人脑的神经网络。
Ann算法模拟了神经网络的工作原理，通过大量的神经元和连接来处理输入数据，并在其中学习和建模，从而实现分类、回归和异常检测等任务。
Ann算法由三个基本组成部分组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据作为输入，隐藏层是用于处理输入数据的核心部分，输出层则给出最终结果。
每个神经元都与上一层和下一层的神经元连接，并通过调整连接权重来学习和优化模型。
Ann算法主要通过以下步骤实现分类：1. 数据准备：收集和整理用于训练和测试的数据集，并对其进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。
2. 模型构建：根据数据集的特点和任务要求，选择适当的网络结构和激活函数，并初始化连接权重和偏置。
通常使用反向传播算法来调整权重和偏置。
3. 模型训练：将数据集输入到神经网络中，通过前向传播计算输出结果，并使用反向传播调整权重和偏置，以减小预测误差。
训练过程可以进行多个周期，直到达到一定的准确度。
4. 模型评估：使用独立的测试数据集评估模型的性能，可以通过计算准确率、精确率、召回率等指标来衡量分类模型的性能。
二、Ann算法的步骤Ann算法的一般步骤如下：1. 数据预处理：包括数据清洗、特征选择和特征缩放等操作，以准备好用于训练和测试的数据集。
2. 构建Ann模型：确定网络结构和激活函数，并初始化连接权重和偏置。
3. 训练Ann模型：使用训练数据集进行多轮训练，通过前向传播计算输出结果，再通过反向传播调整权重和偏置，从而优化模型。
4. 评估Ann模型：使用独立的测试数据集评估模型的性能，计算准确率、精确率、召回率等指标。
ann算法分类实例
ann算法分类实例ANN算法是一种基于神经网络的分类算法，它可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
下面我们将介绍ANN算法的分类实例。
1.手写数字识别手写数字识别是ANN算法的一个经典应用。
该应用的目标是将手写数字图像分类为0到9中的一个数字。
首先，将手写数字图像转换为数字矩阵，然后将矩阵中的每个像素作为ANN算法的输入。
接下来，使用ANN算法对输入进行训练，以便识别不同的数字。
最后，使用训练好的ANN算法对新的手写数字图像进行分类。
2.垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是另一个ANN算法的应用。
该应用的目标是将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
首先，将电子邮件转换为文本向量，然后将向量中的每个单词作为ANN算法的输入。
接下来，使用ANN 算法对输入进行训练，以便识别垃圾邮件和非垃圾邮件的不同特征。
最后，使用训练好的ANN算法对新的电子邮件进行分类。
3.人脸识别人脸识别是另一个ANN算法的应用。
该应用的目标是将人脸图像分类为不同的人。
首先，将人脸图像转换为数字矩阵，然后将矩阵中的每个像素作为ANN算法的输入。
接下来，使用ANN算法对输入进行训练，以便识别不同人的不同特征。
最后，使用训练好的ANN算法对新的人脸图像进行分类。
4.股票预测股票预测是另一个ANN算法的应用。
该应用的目标是预测股票价格的变化。
首先，将历史股票价格转换为数字向量，然后将向量中的每个价格作为ANN算法的输入。
接下来，使用ANN算法对输入进行训练，以便预测未来股票价格的变化。
最后，使用训练好的ANN算法对未来股票价格进行预测。
总之，ANN算法是一种非常强大的分类算法，可以应用于许多领域。
无论是手写数字识别、垃圾邮件过滤、人脸识别还是股票预测，ANN算法都可以为我们提供准确的分类结果。
传统神经网络ANN训练算法总结
传统神经⽹络ANN训练算法总结学习/训练算法分类神经⽹络类型的不同，对应了不同类型的训练/学习。
因⽽根据神经⽹络的分类，总结起来，传统神经⽹络的学习算法也可以主要分为以下三类：1）前馈型神经⽹络学习算法-----（前馈型神经⽹络）2）反馈型神经⽹络学习算法------（反馈型神经⽹络）3）⾃组织神经⽹络学习算法------（⾃组织神经⽹络）以下我们将通过三类典型的神经⽹络模型分别阐述这三类不同的学习算法其区别与相似点。
虽然针对不同的⽹络模型，这⾥产⽣了三类不同类型的训练算法，但是总结起来，这三类训练算法都可以归属到两种类型的机器训练⽅法中，即监督型学习算法和⾮监督型学习算法。
在20-30年的神经⽹络学习算法研究过程中，科学家往往都通过将监督型学习算法和⾮监督型学习算法进⾏单独或混合使⽤，提出并构建出了不同类型的训练算法及其改进算法。
因⽽总结起来现今的神经⽹络训练算法都可以归类到监督型学习算法和⾮监督型学习算法中，这在后续讲解的Deep Learning 中的DBNs⽹络学习中也会体现出来。
当然⽬前也提出⼀种半监督学习⽅法，其定义为。
半监督学习（Semi-supervised Learning）是模式识别和领域研究的重点问题，是监督学习与⽆监督学习相结合的⼀种学习⽅法。
它主要考虑如何利⽤少量的标注样本和⼤量的未标注样本进⾏训练和分类的问题。
半监督学习对于减少标注代价，提⾼学习机器性能具有⾮常重⼤的实际意义。
半监督学习是监督学习算法和⾮监督学习算法的结合体，可以认为是两种⽅法的结合型算法，其根源也归属为两类本质的学习算法，因⽽也逃不脱监督学习和⾮监督学习领域圈，这⾥我们就不再进⼀步深⼊讨论半监督学习算法了。
在以下传统神经⽹络训练算法的总结中我们也将具体指明具体的训练算法和监督型学习算法和⾮监督型学习算法的关系。
BP神经⽹络训练算法以下我们分析BP神经⽹络学习过程。
其学习算法基本步骤可以归纳如下：1、初始化⽹络权值和神经元的阈值（最简单的办法就是随机初始化）2、前向传播：按照公式⼀层⼀层的计算隐层神经元和输出层神经元的输⼊和输出。
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当instar活跃 (ai 1)
i
只有 instar 神经元活跃时才允许权值衰减，这样权值的增加 仍被限制，但遗忘被减到最小； 且当输入向量是规格化时，权向量也是规格化的。
2012-11-2 12
Kohonen 规则
一种与instar规则相关的联想学习规则，
学习发生在神经元的下标i是集合x（q）的元素时：
3 3 poslin 0 0 1 2 2 2 a (2) poslin ( w a (1)) poslin 0.5
第一个神经元获胜，其代表的第一个标准模式（橘子）为
0.5 3 3 1 0 0
1 p 1 1
1 3 4 1 1 1 1 1 1 1 1 a f (w p b ) 1 3 2 1 1 1 1 0.5 4 2 2 2 a (1) poslin ( w a (0)) poslin 0.5 1 2
无条件刺激( p 0)：巴甫洛夫实验中的食物 条件刺激( p ）：巴甫洛夫实验中的铃声
2012-11-2 3
例：香蕉联想器 无条件刺激
（香蕉的形象）p
0
w 1
0
有条件刺激 （香蕉的气味）p
n
b 0.5
a香蕉？
w0
1
1 p 0
0
a hard lim w p wp b
带衰减的Hebb规则： W ( q ) (1 )W (q 1) a (q ) p (q )
T
T
q
其中为衰减速度， 1 0 ，防止权值无限地增加。
改进：instar 规则
2012-11-2
10
二.简单的识别网络
instar 神经元 （一个向量输入，一个 标量输出），实现模式 识别。
巴甫洛夫的实验： 喂食时摇铃训练狗对铃声的反应。
2012-11-2
2
一、简单的联想网络
p
w
n
b 0.5
a
1
a hard lim wp 0.5 1 有刺激 p 0 无刺激 有响应a 1 ， 有刺激p 1, 1 有响应 a 0 无响应 即wp 0.5 0, 从而w 0.5时，网络对刺激有响应.
T T
q
q
对所有的无监督规则，学习是由对一个按时间的输入序列 （训练序列）的响应决定的：p (1), p (2),..., p (Q) (使用记号p(q )代替p q是为了强调输入的时序性质。）
2012-11-2 6
Hebb规则的缺点：
1） 随着学习的继续，w将越来越大；
2）噪声积累，以至网络对任何刺激都产生 响应。
2012-11-2 15
1. 第一层
p 网络要识别原型向量： 1 , , p Q
T 1 w T p1 1 取w , T T w pQ s
s Q ,
R 1 b ； R
1.前馈层。
T po 1 W T p a
1 1
1 1
1 1 R 3 , b R 3 1
R p R
T po 1 1 1 1 1 1 a f (W p b ) W p b T p a
2 i
2
2012-11-2
17
每次迭代，每个神经元的输出都会随着所有 其他神经元输出的和按比例下降（最小的为0）。 初始状态最大的神经元输出降得慢一些，最终该 神经元成为唯一具有正值输出的神经元，对应和 输入匹配的最好的原型向量。此时网络已达到稳 定状态。 胜者全得：只有一个神经元有非零输出，被叫 做胜者全得竞争。
联想学习
2012-11-2
1
联想学习(Associative
learning)使网络对输入模式
学习其中的关联能力，执行模式的识别和回忆。
联想----网络输入与输出之间的任何联系，当模式A输 入到网络时（刺激），产生模式B的反应（响应）。
联想学习是接受有条件刺激和无条件刺激，从而训练网络， 使得网络在无条件刺激时产生联想，正确识别。
2012-11-2
18
例、Hamming网络解决苹果、橘子的分类问题。
1 1 1 苹果pa 1 ，橘子po 1, 求网络对椭圆形橘子po 1的响应 1 1 1
2012-11-2
5
学习规则
无监督Hebb 规则按输入p j 和输出ai的乘积的比例增加权值wij： wij q wij q 1 ai q p j q 1,2, , Q 学习速度决定了联想关系建立前刺激和响应同时发生的次数。 向量形式：W q W q 1 a q p
0 0
检测形状 不检测形状
1 p 0
检测气味 不检测气味
1 有响应（是香蕉） a 0 无响应
希望网络指明水果是香蕉的响应与香蕉形状关联，而不是气味。 设b 0.5, 取w 1 b
0
1) 当w 0 b ，则a hard lim p 0.5 ，
向量形式： wq i wq 1 ai (q)( p(q)i wq 1) i
i
wq i wq 1 ai (q)( p(q)i wq 1)
wq i wq 1 p (q ) i wq 1 1 i wq 1 p ( q )
2012-11-2 11
Instar规则
wij (q ) wij (q 1) ai (q ) p j (q ) ai (q ) wij (q 1)
为了在获得权值衰减的同时限制遗忘问题，加一个与ai (q)成正比的衰减项。
wij (q 1) ai (q )( p j (q ) wij (q 1))
带衰减Hebb 规则的问题： 设ai 0, 则wij ( q ) (1 ) wij ( q 1) wij 在每次ai 0时都在减少。 任何已学习的联想最终将丢失。
带衰减的Hebb规则要求刺激不断重复，否则联想将 会丢失。ຫໍສະໝຸດ 2012-11-29
联想学习规则
无监督Hebb规则： Wq Wq 1 aq p
当1 w p b 0， 1 w p 即
T T 1
w p cos b 时，神经元活跃。
若令b 1 w p 及 p
1
w 则神经元仅当p 1 w时才是活跃的。
从而有了一个只能识别模式1 w的神经元。
若想让instar 能响应更多的接近1 w（很小）的模式， 则可适当增加b。
2012-11-2
7
2. 带衰减的Hebb规则
W (q ) W (q 1) a (q ) p (q ) W (q 1)
T
(1 )W (q 1) a (q ) p (q )
T
其中为衰减速度， 1 0 ，防止权值无限地增加， 当趋近于0时，学习规则即为标准Hebb 规则， 当趋近于1时，学习只能记住当前模式，忘了前面的输入。
ai , p j 设为1(最大化学习)，取极限得稳态权值： wij (1 ) wij ai p j , wij (1 ) wij , wij
2012-11-2
8
带衰减的Hebb规则能够保证已学习的联想不会成为认
为的噪声，任何小的随机增加将很快地衰减掉。
则第一层的输出为：
T p1 p R 1 1 1 a w pb T pQ p R
内积大小表明原型向量与输入向量的接近程度。
2012-11-2 16
2. 第二层 a 0 a
2 2 1
a t 1 poslin w a t
2 2
1 2 W 1
1 i j 1 w 0 s 1 i j
2 ij
W 产生横向抑制，即每个神经元的输出都将对所有其他的 神经元产生一种抑制作用： 2 ai t a 2 t a t 1 poslin j j i
匹配结果考察Hamming距离
2012-11-2 22
2.竞争层
定义一个传输函数，来做一个递归竞争层所做的工作：
a=compet(n) 求出具有最大净输入神经元的下标（记作 i *）,并将其输 出设置为1，而其他输出为0。
1 即ai 0 i i* i i*
n
* i
ni , i, 且i* i, ni ni
0
网络只对形状产生关联，不论是否闻到气味。 2) 当w b 0.5时，联想关系建立，此时p 1会产生响应a 1 ， 而不论p 是何值。
2012-11-2 4
0
1、无监督的Hebb规则
当几个事件同时发生时，人和动物倾向于将它们联 系起来。 Hebb认为，当香蕉气味的刺激与香蕉形状的刺激 同时产生时，网络加强它们之间的联系，以后当只有 香蕉气味刺激时，也能产生香蕉概念的响应。
*
若原型已知，原型向量存于w 矩
阵的每行中，C将权值向量与输入向
量最为接近的神经元的输入指定为1。 （设向量已规格化）
2012-11-2 23
2.1 竞争学习
若原型向量未知，则用学习规则来训练。