漫谈机器学习经典算法—人工神经网络

内容导读

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内容图文

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内容提要

1 发展历史

2 前馈网络（单层感知器，多层感知器。径向基函数网络RBF）

3 反馈网络（Hopfield网络。联想存储网络，SOM。Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM，DBN，CNN）

发展历史

单层感知器

1 基本模型

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2 假设激励函数是线性的话。可用最小二乘直接计算

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3 假设激励函数是sifmoid function,可迭代更新（一次性或者逐样本更新）

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上式仅仅做了简单的求导展开。非常easy推导

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多层感知器

1 基本模型

2 举例（含有一个隐含层的多层感知器MLP）

模型：

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y=h(v)=h(h(u))

求解：

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这里怎么转换到6k(xi)的？

然后分别对两个层的权值求导：

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然后更新就可以，反向传播（BP）

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3 经验

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4 优缺点

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RBF神经网络

1 模型

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2 求解

3 长处和视角

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深度学习简单介绍

1 前向神经网络

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2 发展历程

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3 总体一览

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4 一些值得关注

学术

工业

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Belief Network & Hopfield Network & Boltzman机 & RBM 结构一瞥

1 Belief Network

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2 Hopfield Network

3 Boltzman机

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4 RBM 受限的玻尔兹曼机

RBM

1 模型

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利用上图中公式。能够得到

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2 求解 CD算法

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DBN

1 模型

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2 训练

面向特征提取

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面向分类

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DBM

模型

CNN

1 模型

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2 训练

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參考文献

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原文：http://www.cnblogs.com/zhchoutai/p/7109838.html

内容总结

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