神经网络基础辅导
强化学习中的神经网络模型构建与训练
强化学习中的神经网络模型构建与训练第一章强化学习中的基本概念1.1 强化学习简介强化学习是机器学习领域的一个重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略。
强化学习的核心思想是智能体通过与环境的交互来获得反馈信号，根据这些反馈来调整自己的行为。
1.2 强化学习的基本元素在强化学习中，主要涉及的三个基本元素为：智能体、环境和奖励信号。
智能体是进行学习的主体，它根据当前的状态选择动作，并与环境进行交互。
环境代表了智能体所处的实际场景，它会根据智能体的动作返回下一个状态和奖励信号。
奖励信号是环境根据智能体的动作返回的一个评估指标，用来反映该动作的好坏程度。
1.3 基于模型和无模型的强化学习在强化学习中，智能体可以基于模型或者无模型进行学习。
基于模型的强化学习是指智能体通过学习环境的模型来预测下一个状态和奖励信号，并根据这些预测来选择动作。
而无模型的强化学习则是直接通过与环境的交互来学习最优策略，无需对环境的模型进行预测。
第二章强化学习中的神经网络模型2.1 神经网络模型的基本原理神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它由多个神经元互相连接而成。
每个神经元接收到来自其他神经元的输入，并通过激活函数来产生输出。
神经网络通过训练来调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的非线性建模。
2.2 强化学习中的神经网络模型在强化学习中，神经网络模型可以用于近似值函数或策略函数。
值函数用于评估一个状态或状态-动作对的好坏程度，而策略函数用于选择最优动作。
神经网络模型可以通过学习环境的反馈信号来调整神经元之间的连接权重，从而实现对值函数或策略函数的逼近。
2.3 神经网络模型的训练方法神经网络模型的训练通常采用反向传播算法和梯度下降法。
反向传播算法通过将误差从输出层向输入层传递，并根据误差对连接权重进行调整。
梯度下降法则是一种通过寻找最小化损失函数的方法来调整连接权重的优化算法。
第三章强化学习中的神经网络模型构建与训练3.1 强化学习问题的建模在使用神经网络模型解决强化学习问题时，首先需要将问题进行建模。
神经网络基础精选
第一讲 神经网络基础
突触：突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触 后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之 间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的 接口。两个神经元的细胞质并不直接连通,两者彼此联 系是通过突触这种结构接口的。
膜电位：神经元细胞膜内外之间存在电位差，称为膜电 位。膜外为正，膜内为负。膜电压接受神经其它神经元 的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结 果，使膜电位上升，而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，这个 过程称为兴奋。
•9
第一讲 神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位（mv）
兴奋期, 大于动作阈值
动 作
绝对不应期：不响应任何刺激 阈
值
相对不应期：很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型：兴奋型 -70
12
3
和抑制型。神经冲动使得细胞 膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
•5
树突
细胞体
细胞核 轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
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图1-1b 神经元的解剖
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第一讲 神经网络基础
细胞体：细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有 一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元 活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过 程。包括细胞核，细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为 第 i个 神 经 元 的 净 输 入
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•12
第一讲 神经网络基础
四 人工神经元与生物神经元区别 （1）模型传递的是模拟信号，生物输入输出均
基础知识续人工神经网络常用学习规则
基于误差函数的梯度信息，沿着梯度的负方向更 新权重和偏置，以逐渐减小误差。
03 应用场景
适用于训练多层前馈神经网络，尤其是深度神经 网络。
反向传播算法
定义
反向传播算法是一种监督学习算 法，通过计算输出层与目标值之 间的误差，逐层反向传播误差， 并更新神经网络的权重和偏置。
工作原理
基于链式法则，将误差信号从输 出层向输入层逐层传递，并根据 误差梯度调整权重和偏置。
自组织映射
概念
01
自组织映射是一种无监督学习规则，通过训练神经网络来学习
输入数据的低维表示。
工作原理
02
通过迭代地更新神经元的权重，使得相似的输入数据映射到同
一神经元上，从而形成低维表示。
应用场景
03
自组织映射常用于数据压缩、可视化、聚类和特征提取等任务。
贪婪逐层预训练
概念
贪婪逐层预训练是一种无监督学习规则，通过逐层贪婪地训练神经网络来预训练模型。
梯度下降法简单易行，适用于大多数 情况，但可能会陷入局部最小值，影 响学习效果。
反向传播算法
反向传播算法是另一种常用的学习规则，通过计 算输出层与目标值之间的误差来反向传播误差， 并更新权重。
反向传播算法能够自动调整权重，适用于多层神 经网络，但计算量较大，训练时间较长。
随机梯度下降法
随机梯度下降法是一种基于梯度下降 法的变种，每次迭代只使用一个样本 来计算梯度，提高了训练速度。
在实际应用中的挑战与机遇
挑战
如何克服数据噪声和过拟合问题，提高网络的泛化能力； 如何设计更有效的网络结构，满足复杂任务需求。
机遇
随着技术的发展，人工神经网络在各个领域的应用越来 越广泛，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等； 同时，随着计算能力的提升，更大规模的网络训练成为 可能，为解决复杂问题提供了更多可能性。
神经网络基本知识
神经网络基本知识一、内容简述神经网络是机器学习的一个重要分支，是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型。
它以其强大的学习能力和自适应能力广泛应用于多个领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
《神经网络基本知识》这篇文章将带领读者了解神经网络的基本概念、原理和应用。
1. 神经网络概述神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型。
它由大量神经元相互连接构成，通过学习和调整神经元之间的连接权重来进行数据处理和模式识别。
神经网络的概念自上世纪五十年代提出以来，经历了漫长的发展历程，逐渐从简单的线性模型演变为复杂的多层非线性结构。
神经网络在人工智能领域发挥着核心作用，广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
神经网络的基本构成单元是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，通过特定的计算方式产生输出信号，并传递给其他神经元。
不同神经元之间的连接强度称为权重，通过训练过程不断调整和优化。
神经网络的训练过程主要是通过反向传播算法来实现的，通过计算输出层误差并反向传播到输入层，不断调整权重以减小误差。
神经网络具有强大的自适应能力和学习能力，能够处理复杂的模式识别和预测任务。
与传统的计算机程序相比，神经网络通过学习大量数据中的规律和特征，自动提取高级特征表示，避免了手动设计和选择特征的繁琐过程。
随着深度学习和大数据技术的不断发展，神经网络的应用前景将更加广阔。
神经网络是一种模拟生物神经系统功能的计算模型，通过学习和调整神经元之间的连接权重来进行数据处理和模式识别。
它在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，并将在未来继续发挥重要作用。
2. 神经网络的历史背景与发展神经网络的历史可以追溯到上个世纪。
最初的神经网络概念起源于仿生学，模拟生物神经网络的结构和功能。
早期的神经网络研究主要集中在模式识别和机器学习的应用上。
随着计算机科学的快速发展，神经网络逐渐成为一个独立的研究领域。
在20世纪80年代和90年代，随着反向传播算法和卷积神经网络的提出，神经网络的性能得到了显著提升。
神经网络基本知识
神经网络基本知识、BP神经网络一．概述1.1神经网络的定义人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为 ANNs)是由大量类似于生物神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。
它是用一定的简单的数学模型来对生物神经网络结构进行描述，并在一定的算法指导下，使其能够在某种程度上模拟生物神经网络所具有的智能行为，解决传统算法所不能胜任的智能信息处理的问题。
它是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础，神经网络既是高度非线性动力学系统，又是自组织自适应系统，可用来描述认知、决策和控制的智能行为。
1.2 神经网络的发展历史对人工神经网络的研究始于 1943 年，经历 60 多年的发展，目前已经在许多工程研究领域得到了广泛应用。
但它并不是从一开始就倍受关注，它的发展道路曲折、几经兴衰，大致可以分为以下五个阶段：①奠基阶段：1943 年，由心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 合作，提出第一个神经计算模型，简称 M-P 模型，开创了神经网络研究这一革命性的思想。
②第一次高潮阶段：20 世纪 50 年代末 60 年代初，该阶段基本上确立了从系统的角度研究人工神经网络。
1957 年 Rosenblatt 提出的感知器(Perceptron)模型，可以通过监督学习建立模式判别能力。
③坚持阶段：随着神经网络研究的深入开展，人们遇到了来自认识、应用实现等方面的难题，一时难以解决。
神经网络的工作方式与当时占主要地位的、以数学离散符号推理为基本特征的人工智能大相径庭，但是更主要的原因是：当时的微电子技术无法为神经网络的研究提供有效的技术保证，使得在其后十几年内人们对神经网络的研究进入了一个低潮阶段。
④第二次高潮阶段：20 世纪 70 年代后期，由于神经网络研究者的突出成果，并且传统的人工智能理论和 Von.Neumann 型计算机在许多智能信息处理问题上遇到了挫折，而科学技术的发展又为人工神经网络的物质实现提供了基础，促使神经网络的研究进入了一个新的高潮阶段。
端到端学习的神经网络模型构建与训练
端到端学习的神经网络模型构建与训练第一章引言近年来，随着深度学习的兴起，神经网络模型在各种任务中的应用变得越来越广泛。
然而，传统的神经网络模型往往需要手动设计特征，这使得模型的构建和训练过程非常繁琐。
为了简化这一过程，端到端学习的神经网络模型应运而生。
端到端学习的神经网络模型能够直接从原始输入中学习到最终的输出，无需手动设计特征，大大提高了模型的效率和性能。
第二章端到端学习的神经网络模型基本原理2.1 端到端学习的定义端到端学习是指将输入直接映射到输出的一种机器学习方法。
传统的机器学习模型通常包含多个阶段，每个阶段负责处理特定的任务。
而端到端学习则是通过一个整体的神经网络模型来处理整个任务，做到一步到位。
2.2 神经网络模型的构建端到端学习的神经网络模型通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层负责接收原始输入并将其转化为可用于网络处理的向量形式；隐藏层负责对输入进行一系列非线性的转换操作；输出层根据任务的不同输出不同的结果。
2.3 神经网络模型的训练神经网络模型的训练旨在通过大量的样本数据来调整模型的权重和偏置，使得模型能够更好地拟合输入和输出的关系。
训练过程通常使用优化算法来最小化模型的损失函数。
第三章端到端学习的优势与挑战3.1 优势端到端学习的最大优势在于简化了模型构建和训练的过程。
传统的机器学习方法中，需要手动设计特征，这一过程非常繁琐且依赖领域专家的经验。
而端到端学习则能够直接从原始输入中学习到最终的输出，无需手动设计特征，减少了人工干预的成本。
此外，端到端学习还能够处理复杂的任务。
对于一些传统方法难以解决的任务，如语音识别、图像标注等，端到端学习能够通过深层的神经网络模型来实现。
3.2 挑战然而，端到端学习也面临着一些挑战。
首先，由于端到端学习的模型较为复杂，对计算资源的要求较高。
为了获得较好的性能，需要在训练过程中使用大量的样本数据和较大的计算资源。
此外，端到端学习的模型往往存在着黑盒问题。
神经网络基础
神经网络理论基础§1 引言当你现在学习神经网络知识的时候，你实际上正在使用着一个复杂的生物神经网络。
神经生理学和神经解剖学证明，人的思维是由脑完成的。
神经元是组成人脑的最基本单元，能够接受并处理信息。
人脑约由101l~1012个神经元组成，其中，每个神经元约与104~105个神经元通过突触联接，形成极为错纵复杂而且又灵活多变的神经网络。
虽然，每个神经元都比较简单，但是，如此多的神经元经过复杂的联接却可以演化出丰富多彩的行为方式。
因此，人脑是一个复杂的信息并行加工处理巨系统。
探索脑组织的结构、工作原理及信息处理的机制，是整个人类面临的一项挑战，也是整个自然科学的前沿。
关于人脑的功能，一方面受先天因素的制约，即由遗传信息先天确定了其结构与特性，另一方面后天因素也起重要的作用，即大脑可通过其自组织(Self-Organization)、自学习(Self-Learning)，不断适应外界环境的变化。
一般认为，包括记忆在内的所有生物神经功能，都存贮在神经元及其之间的连接上。
学习被看作是在神经元之间建立新的连接或对已有的连接进行修改的过程。
大脑的自组织、自学习性，来源于神经网络结构的这种可塑性(Plasticity)，它主要反映在神经元之间联接强度是可变的。
既然我们已经对生物神经网络有一个基本的认识，那么能否利用一些简单的人工“神经元”构造一个小神经网络系统，然后对其进行训练，从而使它们具有一定有用功能呢？答案是肯定的。
当然，人工神经元不是生物神经元，它们是对生物神经元极其简单的抽象，可以用程序或硅电路实现。
虽然由这些神经元组成的网络的能力远远不及人脑的那么强大，但是可以对其进行训练，以实现一些有用的功能。
§2神经网络模型2.1 生物神经网络的启示前面分析可知，人脑由大量的、高度互连的神经元组成。
神经元主要由三部分组成：树突、细胞体和轴突。
树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送到细胞体，细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理。
神经网络训练的方法和技巧总结
神经网络训练的方法和技巧总结神经网络是一种模拟人脑工作方式的人工智能模型，它通过模拟神经元之间的连接关系来实现数据的处理和学习。
在神经网络的训练过程中，选择合适的方法和技巧是提高性能和效果的关键。
本文将总结几种常用的神经网络训练方法和技巧，并对其优劣进行评价。
1. 梯度下降法梯度下降法是神经网络训练中最基础且最常用的方法之一。
它通过计算代价函数对于每个参数的偏导数，并根据导数值的大小进行参数的更新。
具体而言，梯度下降法以参数调整的方向和速率为基础，不断迭代优化模型直至收敛。
虽然梯度下降法简单易懂且易于实现，但存在收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题。
2. 学习率调整策略学习率是指在梯度下降法中每次参数更新的步幅大小。
合适的学习率可以加快模型的收敛速度，但过大或过小的学习率都会导致训练效果不佳。
为了解决这一问题，需要采用合适的学习率调整策略。
一种常见的策略是学习率衰减，即让学习率随着训练的进行逐渐减小。
另外，也可以使用动态学习率方法，如Adagrad、Adam等，根据参数的历史梯度信息自适应地调整学习率。
3. 批量归一化批量归一化是一种优化技巧，用于在神经网络的每一层输入数据进行归一化处理，有助于加快网络训练的速度并提高模型的性能。
通过将每一层的输入数据进行标准化，可以避免激活函数输入数据过大或过小，从而减少梯度爆炸或梯度弥散的问题。
同时，批量归一化还可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。
4. 正则化技术正则化技术是一种用于减小模型过拟合的方法。
过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。
为了避免过拟合，可以采用L1正则化、L2正则化等技术。
正则化通过在代价函数中引入正则化项，限制参数的大小，减小模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
5. 数据增强数据增强是一种通过对原始数据进行一系列随机变换来扩充训练集的方法。
通过数据增强，可以有效提高模型的泛化能力和鲁棒性。
常用的数据增强技术包括图像翻转、旋转、平移、缩放、裁剪等。
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神经网络基础辅导
中央电大理工部冼健生 2006年12月11日
一、神经网络的基本特征与功能
神经网络是对人脑生物神经网络的简化、抽象与模拟，是一种模仿人脑结构及功能的信息处理系统，它可呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能。
1．基本特征
（1）结构特征
1）并行处理
神经网络是由大量简单处理元件相互连接构成的高度并行的非线性系统，具有大规模并行性处理特征。
2）分布式存储
结构上的并行性使神经网络的信息存储必然采用分布式方式，分布在网络所有的连接权中。
3）容错性
神经网络的容错性表现为两个方面：其一，网络中部分神经元损坏时不会对系统的整体性能造成影响；其二，神经网络能通过联想恢复完整的记忆，实现对不完整输入信息的正确识别。
（2）能力特征
1）自学习能力
神经网络的自学习能力是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，神经网络能通过自动调整网络结构参数，使得对于给定输入能产生期望的输出。
2）自组织能力
神经网络的自组织能力是指神经系统能在外部刺激下按一定规则调整神经网络元之间的突触连接，逐渐构建起神经网络。
3）自适应性
神经系统的自适应性是指神经系统通过改变自身的性能以适应环境变化的能力。
实际上自适应性包含了自学习和自组织两层含义，它是通过自学习和自组织实现的。
2．主要功能
人工神经网络具有人脑生物神经系统的某些智能特点：
（1）联想记忆
神经网络具有分布存储信息和并行计算的性能，因此它具有对外界刺激信息和输入模式进行联想记忆的能力。
（2）非线性映射
设计合理的神经网络通过对系统输入输出样本对照进行自动学习，能够以任意精度逼近任意复杂的非线性映射。
（3）分类与识别
由于神经网络可以很好地解决对非线性曲面的逼近，因此对于在样本空间上区域分割曲面十分复杂的事物，神经网络具有很强的识别和分类能力。
（4）优化计算
优化计算指在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使由该组合确定的目标函数达到最小值。
神经网络将目标函数设计为网络的能量函数，无需对目标函数求导即可求解。
（5）知识处理
与人脑类似，神经网络可以从对象的输入输出信息中抽取规律而获得关于对象的知识，并将知识分布在网络的连接中予以存储。
二、生物神经及其信息处理的控制
1．生物神经元的结构
生物神经元在结构上由细胞体、树突、轴突和突触四部分组成。
（1）细胞体
细胞体是神经元的主体。
神经元中信息的产生和整合是由细胞体完成的。
（2）树突
树突是从细胞体向外延伸出的多支神经纤维。
神经元靠树突接受来自其他神经元的输入信号，相当于细胞体的输入端。
（3）轴突
由细胞体伸出的最长的一条突起称为轴突，用来传出细胞体产生的输出电化学信号，相当于细胞体的输出端。
（4）突触
神经元之间通过轴突末梢或树突进行通信连接，这种连接相当于神经元之间的输入输出接口，称为突触。
多个神经元以突触连接即形成神经网络。
2．生物神经元的信息处理机制
在神经元中，突触为输入输出接口，树突和细胞体为输入端，接受突触点的输入信号；细胞体相当于一个微型处理器，对各树突和细胞体各部位收到的来自其他神经元的输入信号进行组合，并在一定条件下触发，产生一输出信号；输出信号沿轴突传至末梢，轴突末梢作为输出端通过突触将这一输出信号传向其他神经元的树突和细胞体。
神经元间信息的产生、传递和处理是一种电化学活动。
神经元产生的信息是具有电脉冲形式的神经冲动，信息的传递和接收、信息的整合也是通过这些电脉冲信号在神经元之间的输入、输出而完成的。
三、人工神经元模型以及神经网络模型
1．人工神经元模型
（1）图解模型
人工神经元是对生物神经元的一种模拟，其图解模型应具有生物神经元的四个功能：神经元具有多输入信号；
每一个输入都有一个加权系数w ij，反映突触的不同连接强度；
组合输入信号的“总和值”，相应于生物神经元的膜电位；
人工神经元的输出与输入之间的对应关系可用某种函数来表示。
（2）数学模型
神经元数学模型的简化形式为
式中O j表示神经元的输出；
W j表示权重向量；
X为输入向量；
f为神经元转移函数的符号。
（3）转移函数
神经元的转移函数决定了神经元的信息处理特性，它反映了神经元输出与其激活状态之间的关系。
常用的转移函数有阈值型转移函数、非线性转移函数和分段线性转移函数三种。
2．人工神经网络模型
人工神经网络模型有两种分类方式。
按照神经元的的连接方式，神经网络可分为层次型网络结构和全互连型网络结构两类。
根据网络信息流量不同，神经网络又可分为前馈型网络和反馈型网络两类。
如教材图3-9所示，单纯前馈型网络的结构与层次型网络是一致的，信息的处理具有逐层传递的方向性；图3-10是单纯反馈型网络的结构示意，它与全互连型网络一致，网络中所有节点都具有信息处理功能。
3．人工神经网络的学习
人工神经网络的功能特性由其连接的拓扑结构和突触连接强度，即连接权值决定。
神经网络能够通过对样本的学习训练，不断改变网络的连接权值以及拓扑结构，以使网络的实际输出不断地接近所期望的输出。
神经网络的学习方式改变权值的规则称为学习规则或学习算法。
神经网络的学习算法一类是有导师学习，一类为无导师学习。
有导师学习在学习训练过程中需要不断给网络成对提供一个输入模式和一个期望网络正确输出的模式，称为“教师信号”。
当网络的输出与期望的教师信号不符时，则调整权值，能产生所期望的输出。
无导师学习需要不断给网络提供动态输入信息，网络能根据自有的学习规则和这些输入信息调整权值。
这种模式中，网络的权值调整不取决于外来教师信号的影响，网络的学习评价标准隐含于网络的内部。
四、多层前馈神经网络
1．单层感知器及其功能
单层感知器是只有一层处理单元的感知器，包括输入层在内，应为两层。
从对一个最简单的单计算节点感知器分析，可知单层感知器具有分类功能。
但它只能解决线性可分问题，而不可能用于解决线性不可分问题。
这是单层感知器的局限性。
2．BP神经网络
BP神经网络是指基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络。
反向传播算法的基本思路：学习过程由信号的正向传播和反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本由输入层进入，经隐层处理后传向输出层。
若实际输出与教师信号不符，则转入误差的反向传播阶段。
输出误差将通过隐层向输入层逐层反传，并把误差分摊而得到各层单元的误差信号，作为修正各单元权值的依据。
权值的调整过程即BP网络的学习过程，直到网络输出精度满足要求为止。
优点：将BP算法用于具有非线性转移函数的三层前馈网，可以以任意精度逼近非线性函数。
缺点：易形成局部极小而得不到全局最优。
训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢。
五、离散型反馈神经网络DHNN
1．DHNN网络结构
DHNN网络结构为单层全反馈网络。
每个神经元都通过连接权接收所有神经元输出反馈回来的信息，其目的是为了让任一个神经元的输出都能受所有神经元输出的控制，从而使各神经元的输出能相互制约。
2．DHNN的稳定性
DHNN网是一个离散的非线性动力学系统。
网络从初态X（0）开始，若能经有限次递归后，其状态不再发生变化，则称该网络是稳定的。
网络的稳定性与能量函数密切相关，当能量函数趋于最小时，对应的网络状态就是问题的最优解。
3．吸引子与能量函数
网络达到稳定时的状态X，称为网络的吸引子。
若按异步方式调整网络状态，连接权矩阵W为对称矩阵，则对于任意初态，DHNN网络都最终收敛到一个吸引子。