Article original, réimpression veuillez indiquer qu'il provient de "Old Cake Explains Neural Network" : bp.bbbdata.com
À propos de "Old Cake explique le réseau de neurones":
Ce site explique les connaissances, les principes et les codes des réseaux de neurones de manière structurée.
Reproduisez l'algorithme de la boîte à outils du réseau de neurones matlab, c'est un bon assistant pour l'apprentissage du réseau de neurones.
Pour les nouveaux arrivants, il y a beaucoup de données de réseau de neurones trouvées, ne savent souvent pas par où commencer et ne savent pas où est la fin,
L'auteur de cet article donne ses propres suggestions, dans l'espoir d'aider les nouveaux arrivants.
1. Contenu d'apprentissage
Que dois-je apprendre pour apprendre les réseaux de neurones ?
(1) Clarifier la direction de l'apprentissage
Le réseau de neurones dans le concept des gens se réfère à peu près à trois parties :
1. Réseau neuronal classique traditionnel
2. Réseau neuronal BP
3. Apprentissage en profondeurSi vous souhaitez vous engager dans les trois principaux blocs d'image, d'audio et de texte, vous devez apprendre le réseau de neurones BP + apprentissage en profondeur.
Si vous ne vous engagez pas dans les trois principaux blocs d'image, d'audio et de texte, vous devez apprendre le réseau de neurones BP + réseau de neurones classique traditionnel.On peut également comprendre que
si vous n'utilisez BP que pour aider à résoudre certains problèmes professionnels qui n'impliquent pas d'images, d'audio et de texte, alors allez dans le sens du réseau de neurones BP + réseau de neurones classique traditionnel.
Si vous devez résoudre des problèmes tels que l'image, l'audio, le texte ou l'intelligence artificielle, vous devez prendre la direction de l'apprentissage en profondeur.
L'orientation, la méthode d'apprentissage, les connaissances de base requises et le coût d'apprentissage des deux sont très différents et ne doivent pas être confondus.
Et ce site est dans le sens réseau de neurones BP + réseau de neurones classique traditionnel.
Si vous avez besoin d'apprendre l'apprentissage en profondeur, vous devez vous rendre sur un site Web professionnel pour l'apprentissage en profondeur, qui est plus efficace.
(2) Clarifier le contenu d'apprentissage
Eh bien, s'il est déterminé que l'apprentissage est le réseau de neurones BP + le réseau de neurones classique traditionnel,
Ensuite, il nous suffit de savoir combien d'algorithmes de réseaux de neurones classiques traditionnels existent.
Algorithme de réseau de neurones classique traditionnel :
Réseau de neurones à base radiale : base radiale exacte, base radiale, réseau de neurones généralisé, réseau de neurones probabiliste
Réseau de neurones compétitif : LVQ, SOM
Autres : perceptron, Hopfield, Elman
La liste ici n'est pas exhaustive à 100%, il n'y a aucun moyen d'être exhaustive à 100%, il y en a trop, nous ne sélectionnons que les représentants classiques qui doivent être appris.
Route d'apprentissage de l'algorithme
1. Commencez à apprendre de BP
L'importance de BP
Tout d'abord, notre objectif doit être d'apprendre le réseau de neurones BP,
qui est le réseau de neurones le plus représentatif et le plus pratique, et c'est aussi la base de la transition vers l'apprentissage en profondeur.
En d'autres termes, si vous n'avez pas appris BP, il est difficile de dire que vous comprenez les réseaux de neurones.Par conséquent, l'objectif a été verrouillé, apprentissage du réseau de neurones = apprentissage du réseau de neurones BP.
Il existe de nombreuses introductions de livres expliquant pourquoi apprendre BP directement
, en partant du perceptron, du plus simple au plus facile,
mais l'auteur ne le suggère pas.
BP n'est pas si difficile à démarrer.
Si vous suivez l'évolution historique, il vous faudra beaucoup de temps pour apprendre du simple au facile. Il
est très probable que vous ayez épuisé votre passion avant d'apprendre BP.
Au contraire, commencer à apprendre BP au début vous donnera un grand sentiment d'accomplissement et vous incitera à continuer à apprendre.
Plus important encore, les autres réseaux de neurones n'ont rien à voir avec BP
Je ne vois pas les avantages d'apprendre d'abord d'autres réseaux de neurones pour apprendre BP, juste pour réchauffer le cerveau ?
2. La séquence d'apprentissage des réseaux de neurones classiques traditionnels
Les réseaux de neurones traditionnels incluent les perceptrons, LVQ, SOM, base radiale, etc.
Peu importe lequel apprendre, ces algorithmes sont de très petits algorithmes,
il n'y a pas beaucoup de connexion entre eux, il suffit de trouver le temps de les casser un par un.
Mais si vous devez donner une priorité, alors l'auteur recommande d'apprendre comme suit :
Base radiale-->LVQ-->SOM-->Perceptron-->Hopfield-->Elman
Ce tri est principalement basé sur la rentabilité globale de la difficulté d'apprentissage et la praticité de l'algorithme.
Itinéraire BP
L'itinéraire recommandé pour l'apprentissage de la BP est le suivant
1. Maîtrisez d'abord certaines théories de base et utilisez la boîte à outils pour mettre en œuvre certaines DEMO.
Les mots clés théoriques de base incluent : normalisation, surajustement, descente de gradient, etc.
2. Appliquez le réseau de neurones BP à vos propres projets.
3. Apprenez la méthode de descente de gradient pour réécrire le réseau de neurones BP.
4. Apprenez l'algorithme LM pour réécrire le réseau de neurones BP.
Dans le même temps d'étude théorique, plus est l'expérience accumulée dans la pratique.
Ce n'est qu'en découvrant et en résolvant constamment des problèmes dans la pratique que nous pouvons avoir une compréhension et une application plus approfondies de bons algorithmes.
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