普通神经网络MLP与RNN不得不说的秘密
mlp神经网络3篇
mlp神经网络第一篇：MLP神经网络的基本原理与结构MLP神经网络是一种常见的前馈式人工神经网络模型，它由输入层、中间层、输出层三层神经元节点组成。
该模型的本质是一种非线性映射函数，可以通过训练数据来学习输入和输出之间的映射关系，从而实现分类、回归等任务。
输入层是对外部数据进行输入的地方，每个输入层节点对应一个特征变量，其输入值通常为实数。
中间层则是对输入数据的非线性变换，它由众多神经元节点组成，每个节点的值是由上一层节点的权重与偏置项线性组合后再经过一个激活函数得到。
输出层是将中间层的结果映射到目标值上，通常为分类问题中各类别的概率输出。
不同的激活函数和输出层形式可以应对不同的任务需求，如常用的sigmoid、tanh、ReLU和softmax等。
MLP神经网络可通过误差反向传递算法进行训练，即通过最小化损失函数来优化神经网络各节点的权重和偏置项。
通常采用随机梯度下降法求解优化问题，即依次针对每个训练样本计算误差和梯度，然后更新模型参数，不断迭代直至收敛。
该算法不仅可用于单层神经网络，还可以扩展到多层神经网络中，即全连接神经网络。
MLP神经网络的优点包括强大的表达能力、良好的泛化能力和灵活可调性等，适用于众多领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
其缺点则包括不能处理序列化数据和容易陷入局部最优等问题。
在实际应用中，需要根据具体情况灵活设计网络结构和算法参数，并加以调参和正则化等手段来提高模型性能和鲁棒性。
第二篇：MLP神经网络的进展和应用现状近年来，随着深度学习技术的发展和优化，MLP神经网络在各领域的应用也日益广泛。
特别是在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，已成为众多问题的首选方法之一。
在计算机视觉领域，MLP神经网络可用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
通过使用深度卷积神经网络，可在大规模图像数据集上进行有监督学习，从而实现高精度的分类和检测效果。
同时，还可以将MLP网络与生成对抗网络(GAN)结合，实现图像风格转换、超分辨率等应用。
神经网络知识点
前馈神经网络前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层BP神经网络BP神经网络在是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络BP即Back Propagation,就是常用的反向传播算法MLPMLP是多层感知机也成为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
至少三层结构（即隐藏层只有一层网络）MLP（Multi-Layer Perception），即多层感知器，是一种趋向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。
MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。
除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。
一种被称为反向传播算法（BP算法）的监督学习方法常被用来训练MLP。
MLP是感知器的推广，克服了感知器无法实现对线性不可分数据识别的缺点CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习的代表算法之一CNN不同于前面的网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）。
经典的CNN网络有Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network等RNN循环神经网络，Recurrent Neural Network。
神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。
这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。
不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等激活函数（激励函数）激活函数又称为非线性映射函数，讲神经元的输入映射到输出。
常用的激活函数包括：Sigmoid型函数、tanh(x)型函数、ReLU（修正线性单元）、Leaky ReLU、参数化ReLU、随机化ReLU和ELU（指数化线性单元）目标函数目标函数是计算预测结果和真实结果的误差。
神经网络理论及应用
神经网络理论及应用神经网络（neural network）是一种模仿人类神经系统工作方式而建立的数学模型，用于刻画输入、处理与输出间的复杂映射关系。
神经网络被广泛应用于机器学习、人工智能、数据挖掘、图像处理等领域，是目前深度学习技术的核心之一。
神经网络的基本原理是模仿人脑神经细胞——神经元。
神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过一个激活函数对所有输入信号进行加权求和，再传递到下一个神经元。
神经元之间的连接权重是神经网络的关键参数，决定了不同输入组合对输出结果的影响。
神经网络的分类可分为多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等。
其中多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）是最基本的神经网络结构。
MLP由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，每层包括多个神经元，各层之间被完全连接，每个神经元都接收来自上一层的输入信号并输出给下一层。
通过不断地训练神经网络，即对连接权重进行优化，神经网络能够准确地对所学习的模式进行分类、回归、识别、聚类等任务。
神经网络的应用非常广泛，涉及到各个领域。
在图像处理领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络，主要应用于图像识别、图像分割等任务。
比如，在医疗领域中，CNN被用于对医学影像进行诊断，对疾病进行分类、定位和治疗建议的制定。
在语音处理领域中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）因其能够处理序列数据而备受推崇，常用于文本生成、机器翻译等任务。
在自然语言处理领域中，基于预训练的语言模型（Pre-trained Language Models，PLM）在语言模型微调、文本分类和情感分析等方面表现出色。
尽管神经网络有诸多优点，但它也存在一些缺点。
其中最为突出的是过度拟合（overfitting），即模型过于复杂，为了适应训练集数据而使得泛化能力下降，遇到未知数据时准确率不高。
【NLP】深度学习NLP开篇-循环神经网络（RNN）
【NLP】深度学习NLP开篇-循环神经网络（RNN）从这篇文章开始，有三AI-NLP专栏就要进入深度学习了。
本文会介绍自然语言处理早期标志性的特征提取工具-循环神经网络(RNN)。
首先，会介绍RNN提出的由来；然后，详细介绍RNN的模型结构，前向传播和反向传播的过程；最后，讨论RNN的特点及其优劣势。
作者&编辑 | 小Dream哥完整的NLP深度学习介绍，应该从反向传播(BP)开始，进而介绍深度神经网络(DNN)，卷积神经网络(CNN)也是必不可少的内容。
鉴于有三AI已经发布了大量的CV相关的文章，其中必有相关的介绍。
所以，在NLP专栏就暂不介绍相关的内容了。
如果有需要的同学，可以留言提出来。
1 引言：RNN对于一些序列输入的信息，例如语音、语言等，不同时刻之间的输入存在相互的影响，需要一种模型能够“记忆”历史输入的信息，进而对整个序列进行完整的特征提取和表征。
循环神经网络(RNN)就是面对这样的需求提出来的，它能够“记忆”序列输入的历史信息，从而能够较好的对整个序列进行语义建模。
目前，RNN及其变种在NLP领域有着广泛的应用。
语音识别、对话系统、机器翻译、情感分析等等领域，在产业界，RNN及其变种都是最主要的特征提取工具。
关于RNN的特性，这里先不做太多理论上的说明，等介绍完其结构、前向传播和反向传播后我们再来讨论。
基于篇幅的限制，本文会先介绍最基本的RNN模型结构和原理，LSTM会在下一篇文章中做详细的介绍。
2 RNN的结构如上图所示，是RNN的结构图。
相较于CNN繁杂的卷积运算过程和复杂的网络层次，RNN的模型结构看上去相当的简洁。
同样的，RNN模型的结构也分为输入层(Input Layer)、隐藏层(Hidden Layer)和输出层(Output Layer)。
图中的箭头表示数据的流动，需要注意的是在隐藏层，有一个回流的箭头，这是这个箭头的作用，使得RNN具有了“记忆”的能力。
人工智能–多层感知器基础知识解读
人工智能–多层感知器基础知识解读今天我们重点探讨一下多层感知器MLP。
感知器（Perceptron）是ANN人工神经网络的一个概念，由Frank Rosenblatt于1950s第一次引入。
单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的ANN人工神经网络。
它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。
单层感知器仅能处理线性问题，不能处理非线性问题。
今天想要跟大家探讨的是MLP多层感知器。
MLP多层感知器是一种前向结构的ANN人工神经网络，多层感知器（MLP）能够处理非线性可分离的问题。
MLP概念：MLP多层感知器（MulTI－layerPerceptron）是一种前向结构的人工神经网络ANN，映射一组输入向量到一组输出向量。
MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。
除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。
使用BP反向传播算法的监督学习方法来训练MLP。
MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。
相对于单层感知器，MLP多层感知器输出端从一个变到了多个；输入端和输出端之间也不光只有一层，现在又两层：输出层和隐藏层。
基于反向传播学习的是典型的前馈网络，其信息处理方向从输入层到各隐层再到输出层，逐层进行。
隐层实现对输入空间的非线性映射，输出层实现线性分类，非线性映射方式和线性判别函数可以同时学习。
MLP激活函数MLP可使用任何形式的激活函数，譬如阶梯函数或逻辑乙形函数（logisTIc sigmoid funcTIon），但为了使用反向传播算法进行有效学习，激活函数必须限制为可微函数。
由于具有良好可微性，很多乙形函数，尤其是双曲正切函数（Hyperbolictangent）及逻辑乙形函数，被采用为激活函数。
深度学习笔记二：多层感知机（MLP）与神经网络结构
深度学习笔记二：多层感知机（MLP）与神经网络结构为了尽量能形成系统的体系，作为最基本的入门的知识，请参考一下之前的两篇博客：神经网络(一):概念神经网络(二):感知机上面的两篇博客让你形成对于神经网络最感性的理解。
有些看不懂的直接忽略就行，最基本的符号的记法应该要会。
后面会用到一这两篇博客中的一些记号和用法的约定什么的之后就不再啰嗦了。
一.基本结构看完上面给出的两个博客或者已经有基本概念的同学应该对于神经网络的基本结构有基本的认识了。
但是上面那个还只是涉及到单层结构，并没有推广到多层结构，同时，也没有在实践中使用这种结构的经验。
所以，这节的内容就是以手写体识别为例子来讲一下基本结构，和实践中的基本使用思想。
这是推广到更加复杂任务上的基础。
假设你现在已经有了神经网络的一些感性认识了，那就就看下面这幅图。
输入层（最左边），隐藏层（中间两层），和输出层（最右边），在之前列出的博客就讲过了，这里回顾一下。
感受一下大概的架构。
神经网络的流程分为前向过程和反向过程。
反向过程一般用于训练，后面讲，这里只讲前向过程。
还记得每个神经元上面都有对于一个输入的权值，以及一个偏置，还有一个激活函数。
（不知道的话看之前列出来的博客，后面不再强调了），所以一个前向过程的流程就是input输入，然后经过第一层神经元运算（乘上权值，加上偏执，激活函数运算一次），得到输出，然后第一层的输出作为第二层的输入，运算，得到第二层的输出…..直到到输出层运算，然后得到结果。
神经网络就是依靠这样一套机制来进行计算和预测的。
假如你的权值和偏置已经是被训练好了。
对于一个新的输入，进行这样的过程，就能够得到一个预测。
那么你就能够通过这个预测来解决一些问题了。
所以有机器学习思想的话，这些概念是很容易理解的。
而我们的任务就是找到权值和偏置这些参数的值，使得输出的东西让我们满意，达到我们的要求。
这里先补充一个思想：假如我们改变了某个神经元或者某几个神经元的权值或者偏置一点点，那么该神经元的输出肯定会变得不同，这些不同最终将反应在输出上面。
RNN循环神经网络及原理
RNN循环神经网络及原理循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）很多实时情况都能通过时间序列模型来描述。
例如，如果你想写一个文档，单词的顺序很重要，当前的单词肯定取决于以前的单词。
如果把注意力放在文字写作上...一个单词中的下一个字符取决于之前的字符（例如，The quick brown f...，下一个字母是o 的概率很高），如下图所示。
关键思想是在给定上下文的情况下产生下一个字符的分布，然后从分布中取样产生下一个候选字符：图1 关于“The quick brown fox”句子的预测示例一个简单的变体是存储多个预测值，并创建一个预测扩展树，如下图所示：图2 关于“The quick brown fox”句子的预测树示例基于序列的模型可以用在很多领域中。
在音乐中，一首曲子的下一个音符肯定取决于前面的音符，而在视频领域，电影中的下一帧肯定与先前的帧有关。
此外，在某些情况下，视频的当前帧、单词、字符或音符不仅仅取决于过去的信号，而且还取决于未来的信号。
基于时间序列的模型可以用RNN来描述，其中，时刻i 输入为Xi，输出为Yi，时刻[0，i-1] 区间的状态信息被反馈至网络。
这种反馈过去状态的思想被循环描述出来，如下图所示：图3 反馈的描述展开（unfolding）网络可以更清晰地表达循环关系，如下图所示：图4 循环单元的展开最简单的RNN 单元由简单的tanh 函数组成，即双曲正切函数，如下图所示：图5 简单的tanh 单元梯度消失与梯度爆炸由于存在两个稳定性问题，训练RNN 是很困难的。
由于反馈环路的缘故，梯度可以很快地发散到无穷大，或者迅速变为0。
如下图所示：图6 梯度示例在这两种情况下，网络将停止学习任何有用的东西。
梯度爆炸的问题可以通过一个简单的策略来解决，就是梯度裁剪。
梯度消失的问题则难以解决，它涉及更复杂的RNN 基本单元（例如长短时记忆（LSTM）网络或门控循环单元（GRU））的定义。
rnn 核心知识点和原理
rnn 核心知识点和原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：RNN（循环神经网络）是一种广泛应用于自然语言处理和时间序列数据处理中的深度学习模型。
其独特的结构使其能够处理序列数据，并具有记忆功能，能够根据之前的输入来预测未来的输出。
本文将介绍RNN的核心知识点和原理。
一、RNN的基本结构RNN由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。
隐藏层中的神经元之间存在循环连接，使得网络能够记忆之前的输入。
在每个时间步，RNN接收一个输入向量，并输出一个隐藏状态向量。
隐藏状态向量可以被视为网络在时间步t的记忆。
该隐藏状态向量会被传递到下一个时间步，并与新的输入向量一起计算出新的隐藏状态。
二、RNN的前向传播过程\[ h_t = f(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h) \]\[ y_t = g(W_{hy}h_t + b_y) \]\( h_t \)是在时间步t的隐藏状态，\( x_t \) 是在时间步t的输入向量，\( W_{hh} \)、\( W_{xh} \)、\( W_{hy} \) 是分别表示隐藏状态到隐藏状态、输入到隐藏状态和隐藏状态到输出的权重矩阵，\( b_h \) 和\( b_y \) 是偏置项，\( f \) 和\( g \) 是激活函数。
RNN的反向传播是通过一种称为反向传播通过时间（BPTT）的方法来计算梯度，并更新参数。
在训练过程中，需要将每个时间步的梯度进行累积，以便更新参数。
四、梯度消失和梯度爆炸问题RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题。
梯度消失是由于在反向传播过程中，随着时间步数的增加，梯度会变得非常小，导致参数几乎不会更新。
而梯度爆炸则是由于梯度会变得非常大，导致网络不稳定。
为了解决这个问题，可以使用一些技术，如梯度裁剪和长短期记忆（LSTM）网络。
五、LSTM网络LSTM是一种特殊的RNN结构，通过增加门控单元来解决梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM包括输入门、遗忘门、输出门和记忆细胞，能够更好地处理长序列数据。
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普通神经网络MLP与RNN不得不说的秘密
记录一下RNN为什么可以记录以前历史信息，如何从公式中体现出？
那么首先介绍一下为什么普通的神经网络不能记忆以前的历史信息，然后引出RNN的相应能力，因为如果普通的神经网络能够记录以前的历史信息的话，那么也就不会有RNN 思想的诞生了。
1普通神经网络(MLP)首先我们有一个任务，就是进行词性标注，下面有两个训练数据。
他向我表白我觉得他的表白不够真诚
正确的词性是：
那么将这些训练数据送给神经网络进行训练，比如第一个数据“他/r”，神经网络学习“他->r”的一个映射，第二个数据“向/p”，神经网络学习一个“向->p”的映射，这样一直将训练数据学习完，更新到最后的参数，从而学习到model，但是问题来了。
学习示例图如下：
在上面的训练数据中，有些词语的词性并不是唯一的，比如“表白”一词，在“他向我表白”这句话中作为动词v，在“我觉得他的表白不够真诚”这句话中作为名词n，所以对于神经网络来说，它是会学乱的。
一下子神经网络要学习“表白”是动词，一下子又要学习“表白”是名词，神经网络也很无辜呀，它没有能力来处理什么情况下应该将“表白”判别为名词，什么情况下降“表白”判断为动词，因为神经网络学习不到周围的语境。
喂给神经网络的数据和之前的数据并没有联系。
所以我们这个时候就需要一个能够记忆以前历史信息的网络出现，比如在第一句话中，碰到表达一词的时候，我知道他前面的词是“我”/代词，那么代词后面的表白作为动词的概率就远大于名词的表白，当然RNN还能够看到他前面好几个词语，理论上rnn可以记忆当前词语前面的任何词。
同理在第二句话的时候，碰到“表白”一词的时候，我们的网络能够知道他前面的词是“的”。