人工神经网络(ANN)是受生物神经元网络启发的计算模型,用于模拟人脑神经元之间的连接和信息传递。ANN的主要特点是它具有自适应性、非线性映射能力和并行处理能力。它由大量的处理单元(神经元)组成,这些神经元通过权重连接形成复杂的网络结构。 ANN的学习过程主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。Rosenblatt提出的感知器学习定理是监督学习中的一个基础概念,它描述了如何通过调整权重来使网络正确分类或预测给定的输入。 多层感知器(MLP)网络是一种前馈神经网络,包含至少一个隐藏层,能够处理非线性可分问题。Kohonen网络,也称为自组织映射(SOM),是一种无监督学习网络,用于数据聚类和可视化,它通过竞争学习机制自我组织。Hopfield网络则是用于联想记忆和优化问题的反馈网络,其状态会在能量函数最小化的过程中达到稳定。 受限玻尔兹曼机(RBM)是用于特征学习和生成模型的无监督网络,它利用两层神经元间的相互作用进行采样。双向联想记忆网(BAM)是一种能够存储和检索序列信息的反馈网络,而Hopfield网主要用于解决优化问题和实现稳定的状态。RBM、BAM和Hopfield网在应用上主要区别在于它们处理数据的方式和目标问题的性质。 为了加速MLP网络的学习过程,可以采用批处理学习、动量法、学习率衰减、正则化和早停策略等技术,这些方法有助于收敛速度的提升和模型泛化性能的改善。 Grossberg的ART网络结合模拟退火方法,可以在学习和工作过程中提高网络的稳定性和鲁棒性,避免陷入局部最优。模拟退火算法模仿了固体冷却过程中原子状态变化的过程,通过引入随机性来全局搜索解决方案空间。 在智能合约分类问题中,ANN可以扮演关键角色。例如,可以采用RNN,特别是LSTM模型,来处理代码序列。LSTM通过其门控机制有效处理长时序依赖,适合处理代码中的上下文信息。将代码转化为抽象语法树(AST)并提取特征,如代码长度、变量数量等,再使用词向量方法如word2vec将代码片段编码为向量。这些向量作为LSTM的输入,经过训练后,模型可以预测代码的类别。 卷积神经网络(CNN)在处理网格状数据如图像时表现出色,其结构包括输入层、卷积层、池化层、激活函数层和全连接层。CNN通过卷积操作捕获局部特征,池化层减少计算量,全连接层进行分类决策。 在处理噪声方面,神经网络可能会受到数据噪声、训练噪声、网络结构噪声和算法噪声的影响。为了提高模型的稳健性,需要采取数据清洗、正则化、dropout等技术来减少噪声对模型性能的影响。 总结而言,人工神经网络是强大的机器学习工具,广泛应用于分类、回归、聚类和优化等任务。通过理解其基本原理、不同类型的网络结构以及噪声处理方法,可以更好地设计和优化神经网络模型以解决实际问题。在教育和考试环境中,掌握这些知识点是确保理解和应用神经网络的关键。
2025-05-06 00:47:29 13.71MB 神经网络
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本资料为自考考试期间自己本人所收集,带2008年到2020年每年两次的统考考试原题及答案。带考前复习资料,复习笔记,课件PPT资料(把最近五年的试卷知识点搞透彻了过关完全没有问题) ----身为一个自考生深知自学考试不易每年就两次机会希望能帮助大家早日取证
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