神经网络的理解

• 权值越多，需要的样本量就会很大；
  
  • 也即需要提供与网络规模相适应的大规模数据；

1. 模型的理解

能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述和定义这种映射关系的数学方程。

BP 神经网络等价于一个通用的逼近器（universal approximator）；

对于贝叶斯分类器或者逻辑斯特回归，其实它们只是寻找一个分类曲面，也即假设当前数据集存在这样的一个分类平面或者曲面，而这种分类假设对于真实世界的数据而言，常常表现出武断性，无法达到一种令人满意和信服的分类结果。

2. BP 反向传播局限性

BP：error Back Propagation，反向传播的是误差（d−o）

• 神经网络的设计具有较高技巧，同时也像一个灰箱系统，容易掩盖某些业务背景细节，容易产生过拟合；
• 事实上 BP 神经网络也不能支持太多的隐层数，原因在于：学习信号反向传播过程会越变越弱，容易陷入局部极小值；
  
  • 太多的层数将会导致：
    
    • 更多的局部极小值；
    • 激活函数的选择更加难以确定；

3. 人工神经网络的拓扑结构

• 第一种网络会用在普通的 BP 神经网络，有可叫多层前馈神经网络；
• 第四种网络会用在 Hopfield 网络中；