人工神经网络

研究人工神经网络研究的目的和意义：

目的：

1. 探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有智能的计算机系统
2. 探讨人脑的只能活动，用物化了的只能来考察和研究人脑智能的物质过程及规律。

意义：

1. 争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即ANN计算机
2. 研究出仿照神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。

广义上的人工神经网络：

是对人脑或者自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟，以大量的具有相同结构的简单单元的连接，来模拟人类大脑的思维结构和思维方式的一种可实现的物理系统，可通过计算机程序模拟实现。

生物神经元模型和人工神经元模型的对应关系：

神经网络的基本模型如下所示：

感知机：是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，感知机的模型如下所示：

利用多层感知机可以进行非线性的分类

单层感知机：模型中的激活函数多采用符号函数，因此输出值为二值量，主要用于简单模式分类。

多层感知机（是一个简单的ANN）：模型通过感知器的组合以及采用S型激活函数，可输出值为0~1之间的连续值，可实现输入到输出的任意非线性映射。

==只要隐藏层神经元的个数充分多，且神经元激活函数为非线性函数的多层神经网络可逼近任何函数。==输入层没有神经元！只有隐含层和输出层有神经元。

人工神经元模型：

激活函数：

又称作用、传递、特性、活化、转移、刺激函数，实现神经元的输入和输出之间非线性化，因为线性模型的表达能力不够，因此加入非线性因素增强模型的表达能力。

典型的激活函数：

1. 比例函数：

   

   比例函数是知道输入，直接输出。

2. 符号函数：

   

   符号函数是根据输入的数值判断是大于0还是小于0，由此确定输出的数值是1还是-1。

3. 饱和函数：

   

   饱和函数从形式上看是和符号函数相结合的。

4. 阶跃函数：

   

5. 双曲函数：

   

以上几种激活函数是比较常见的几种激活函数。

最典型的激活函数：Sigmoid激活函数

Sigmoid函数：

1. Sigmoid函数的输出曲线两端平坦，中间部分变化剧烈，其公式和图像分别如下所示

   

2. Sigmoid函数的一阶导数的推导和图像如下所示：

   

   由于Sigmoid函数的一阶导数和原函数有相对较强的关联性且很容易求得的特性，使得Sigmoid函数可以有较为广泛的应用。

双曲函数和Sigmoid函数也被称为S型函数，他们具有平滑性和渐进性，并保持单调性，相较于其他类型函数，Sigmoid函数最为常用

卷积神经网络会有三种类型的隐藏层——卷积层、池化层、全连接层

1. 卷积层(Convolutional layer)：主要是用一个采样器从输入数据中采集关键数据内容；
2. 池化层(Pooling layer)：是对卷积层结果的压缩得到更加重要的特征，同时还能有效控制过拟合
3. 全连接层(Fully Connected layer)：将前面经过多次卷积后高度抽象化的特征进行整合，然后可以进行归一化，对各种分类情况都输出一个概率，之后的分类器(Classifier)可以根据全连接得到的概率进行分类。

数据的扁平化：

也就是把 **(height,width,channel)**的数据压缩成长度为 height × width × channel 的一维数组