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  • 机器学习(第五章)

    神经元模型#

    最普遍的定义是:神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应。

    神经网络的最基本成分是神经元模型。在生物网络中,神经元的活动是以0或1的状态存在的,一个神经元可以接受多个神经元的信号输入,当所有输入超出阈值时,接受输入的神经元就会发放(兴奋起来),然后向其他的神经元发送信号。只要没有超出阈值,不管输入的量有多大,该神经元都不会兴奋、并向其他神经元发送信号。(神经元的输入既可以是兴奋性的也可以是抑制性的)

    下图即是在1943年提出的最简化的抽象模型,

    McCullosh and Pitts,M-P神经元模型

    [y=f(sum_{i=1}^n{w_i}{x_i}- heta) ]

    每个输入和他们的权重的乘积的和,再减去阈值theta,就是该接受输入的神经元的输出了,这个输出要么为0,要么为1.激活函数(activation function)就是将输入和阈值进行比较,然后决定是输出0还是1的函数(即上图中Threshold T上方方框中的图形所代表的函数-跃迁函数)。但是由于跃迁函数不连续,不光滑,所以实际多采用下方的Sigmoid函数作为激活函数使用。

    Sigmoid函数

    在计算机科学中,一个神经网络是包含了许多参数的数学模型,而这个数学模型又是由上述激活函数这样的若干个函数组成的。

    感知机与多层网络#

    感知机由两层神经元组成,输入层接受到信号后传递给输出层(M-P神经元),他也被称为“阈值逻辑单元”,可以实现“与”、“或”、“非”的运算。

    如上述M-P神经元抽象简化模型。

    当x>或=0时,y=1,当x<0时,y=0

    与:如果$$w_1=w_2=1, heta=2$$,仅在$$x_1=x_2=1$$时,$$y=f(w_1x_1+w_2x_2- heta)=f(0)=1$$

    或:如果$$w_1=w_2=1, heta=0.5$$,当$$x_1=1或者x_2=1$$时,$$y=f(1x_1+1x_2-0.5)=1$$

    非:如果$$w_1=-0.6;w_2=0, heta=-0.5$$,在$$x_1=1$$时,$$y=f(-0.6*x_1+0+0.5)=f(-0.1)=0$$;在$$x_1=0$$时,$$y=f(0.5)=1$$

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