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人工神經網絡有哪幾種學習算法

生活更新时间:2024-11-29 13:39:20

其實機器學習的核心，無非就是利用已有的數據和三要素(模型、算法、策略),找到一個最靠譜的預測方法。不同算法的核心區别，就是尋找最佳預測方法的思路不同。

人工神經網絡有哪幾種學習算法（從算法設計角度）1

BP神經網絡的輸入層，對每個輸入的數據，會有無數個預測方法，每改變一個小小的網絡參數，就會形成一個不同的預測方法，産生不同的一套預測結果。這些無數的預測方法集合在一起，就組成了BP神經網絡的假設空間。而BP神經網絡作出的一個重要的假設就是，假設空間是個n維空間，并且這個空間是連續的。BP神經網絡将在這個連續空間中，連續的叠代尋找。這與決策樹或者其他基于離散表示的方法的假設完全不同。假設空間的連續性以及誤差E關于假設的連續參數可微這兩個事實，導緻了一個定義良好的誤差梯度，為搜索到最佳的預測方法提供了一個非常有用的結構。而其他算法的搜索思路，要麼是“一般到特殊序”，要麼是“簡單到複雜序”，與此完全不同（其他算法的思路後續會介紹到）。

而支撐BP神經網絡運作的所有假設的集合，将構成BP神經網絡的歸納偏置。其核心是：如果給定兩個正例，它們之間沒有反例，反向傳播算法會傾向于把這兩點之間的點也标記為正例。稱之為，在數據點之間平滑插值。

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