多層感知機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) adaline 是怎樣學(xué)習(xí)的

來源：整理時間：2023-08-16 22:30:13 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) adaline 是怎樣學(xué)習(xí)的
2，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的驗證精度是什么意思
3，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么
4，為什么多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決異或問題
5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后的全連接層的權(quán)值也是學(xué)習(xí)得來的嗎
6，仿生學(xué)與機(jī)器人

1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) adaline 是怎樣學(xué)習(xí)的

不明白啊 = =！

先要了解下多層感知機(jī)，反向傳播等基本算法。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個基本認(rèn)知。如果覺得答案解決了你的問題，請采納，有問題可繼續(xù)追問,如未回答追問，可能是不在哦

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) adaline 是怎樣學(xué)習(xí)的

2，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的驗證精度是什么意思

要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)有直觀的分析方法就好了，可惜具體的中間過程更像是黑箱，只能反復(fù)調(diào)試。

深度網(wǎng)絡(luò)是一個大類，傳統(tǒng)意義上我們認(rèn)為隱含層的層數(shù)多于3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都稱為深度網(wǎng)絡(luò)。研究比較火熱的深度網(wǎng)絡(luò)包括：多層感知機(jī)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度置信網(wǎng)絡(luò)，深度玻爾茲曼機(jī)等等。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的驗證精度是什么意思

3，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么

深度學(xué)習(xí)，又名多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，dnn，由漢丁在2006年命名，其實就是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體這段黑歷史可以查閱資料卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，cnn，是深度學(xué)習(xí)的一種方法，主要用來解決圖像識別問題由嚴(yán)樂春提出，因為加入了卷積核而得名

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么

4，為什么多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決異或問題

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，指的是用了“BP算法”進(jìn)行訓(xùn)練的“多層感知器模型”。多層感知器（MLP，Multilayer Perceptron）是一種前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其將輸入的多個數(shù)據(jù)集映射到單一的輸出的數(shù)據(jù)集上，可以解決任何線性不可分問題。不要把算法和網(wǎng)絡(luò)搞混了。

不僅僅是感知機(jī)，所有的線性分類器都有這樣的問題，包括lda(linear discriminant analysis), linear-svm， logistic regression都不能做xor。但這些算法還是十分流行，因為現(xiàn)實的機(jī)器學(xué)習(xí)問題中xor的情況并不是很多。

5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后的全連接層的權(quán)值也是學(xué)習(xí)得來的嗎

是的 fc的weights cnn的卷積核以及 pooling層可能會有的倍數(shù)與偏置都是學(xué)出來的

作者：楊延生鏈接：來源：知乎著作權(quán)歸作者所有，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)。 "深度學(xué)習(xí)"是為了讓層數(shù)較多的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練，能夠work而演化出來的一系列的新的結(jié)構(gòu)和新的方法。新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中最著名的就是cnn，它解決了傳統(tǒng)較深的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)太多，很難訓(xùn)練的問題，使用了逗局部感受野地和逗權(quán)植共享地的概念，大大減少了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)量。關(guān)鍵是這種結(jié)構(gòu)確實很符合視覺類任務(wù)在人腦上的工作原理。新的結(jié)構(gòu)還包括了：lstm，resnet等。新的方法就多了：新的激活函數(shù)：relu，新的權(quán)重初始化方法（逐層初始化，xavier等），新的損失函數(shù)，新的防止過擬合方法（dropout, bn等）。這些方面主要都是為了解決傳統(tǒng)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些不足：梯度消失，過擬合等。 ---------------------- 下面是原答案 ------------------------ 從廣義上說深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。傳統(tǒng)意義上的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數(shù)根據(jù)需要而定，沒有明確的理論推導(dǎo)來說明到底多少層合適。而深度學(xué)習(xí)中最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn，在原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。深度學(xué)習(xí)做的步驟是信號->特征->值。特征是由網(wǎng)絡(luò)自己選擇。

6，仿生學(xué)與機(jī)器人

人腦有意識，電腦有意識嗎？在科學(xué)極其發(fā)展的今天，電腦是否會超越人腦，人是否會成為電腦的奴隸？哲學(xué)不能不對這一問題做出回答。人工智能是20世紀(jì)中葉科學(xué)技術(shù)所取得的重大成果之一。它的誕生與發(fā)展對人類文明產(chǎn)生了巨大的影響和效益。同時也引起了哲學(xué)意識與人工智能的理論探討。人工智能是相對于人類智能而言的。它是指用機(jī)械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智能也稱“機(jī)器智能”或“智能模擬”。當(dāng)今人工智能主要是利用電子技術(shù)成果和仿生學(xué)方法，從大腦的結(jié)構(gòu)方面模擬人腦的活動，即結(jié)構(gòu)模擬。人腦是智能活動的物質(zhì)基礎(chǔ)，是由上百億個神經(jīng)元組成的復(fù)雜系統(tǒng)。結(jié)構(gòu)模擬是從單個神經(jīng)元入手的，先用電子元件制成神經(jīng)元模型，然后把神經(jīng)元模型連接成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(腦模型) ，以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學(xué)羅森布萊特等人設(shè)計的“感知機(jī)”；1975年日本的福島設(shè)計的“認(rèn)知機(jī)”（自組織多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 。電子計算機(jī)是智能模擬的物質(zhì)技術(shù)工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機(jī)器。它采用五個與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應(yīng)功能。這五個部件是：(1) 輸入設(shè)備，模擬人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外來的信息。人通過輸入設(shè)備將需要計算機(jī)完成的任務(wù)、課題、運算步驟和原始數(shù)據(jù)采用機(jī)器所能接受的形式告訴計算機(jī)，并經(jīng)輸入設(shè)備把這些存放到存貯器中。(2) 存貯器，模擬人腦的記憶功能，將輸入的信息存儲起來，供隨時提取使用，是電子計算機(jī)的記憶裝置。(3) 運算器，模擬人腦的計算、判斷和選擇功能，能進(jìn)行加減乘除等算術(shù)運算和邏輯運算。(4) 控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個協(xié)調(diào)工作的控制功能，根據(jù)存貯器內(nèi)的程序，控制計算機(jī)的各個部分協(xié)調(diào)工作。它是電腦的神經(jīng)中樞。 (5)輸出設(shè)備，模擬人腦的思維結(jié)果和對外界刺激的反映，把計算的結(jié)果報告給操作人員或與外部設(shè)備聯(lián)系，指揮別的機(jī)器動作。以上五部分組成的電腦是電子模擬計算機(jī)的基本部分，稱為硬件。只有硬件還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應(yīng)的軟件或軟設(shè)備。所謂軟件就是一套又一套事先編好的程序系統(tǒng)。人工智能的產(chǎn)生是人類科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，是機(jī)器進(jìn)化的結(jié)果。人類的發(fā)展史是人們利用各種生產(chǎn)工具有目的地改造第一自然( 自然造成的環(huán)境，如江河湖海、山脈森林等) ，創(chuàng)造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、車輛機(jī)器等) 的歷史。人類為了解決生理機(jī)能與勞動對象之間的矛盾，生產(chǎn)更多的財富，就要使其生產(chǎn)工具不斷向前發(fā)展。人工智能，是隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在人們創(chuàng)造了各種復(fù)雜的機(jī)器設(shè)備，大大延伸了自己的手腳功能之后，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產(chǎn)生和發(fā)展起來的。從哲學(xué)上看，物質(zhì)世界不僅在本原上是統(tǒng)一的，而且在規(guī)律上也是相通的。不論是機(jī)器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規(guī)律，都是信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，其活動都表現(xiàn)為一定信息輸入與信息輸出。人們認(rèn)識世界與在實踐中獲取和處理信息的過程相聯(lián)系，改造世界與依據(jù)已有的信息對外界對象進(jìn)行控制的過程相聯(lián)系?？傊磺邢到y(tǒng)都能通過信息交換與反饋進(jìn)行自我調(diào)節(jié)，以抵抗干擾和保持自身的穩(wěn)定。因此，可以由電子計算機(jī)運用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。從其它科學(xué)上來說，控制論與信息論就是運用系統(tǒng)方法，從功能上揭示了機(jī)器、動物、人等不同系統(tǒng)所具有的共同規(guī)律。以此把實際的描述形式化，即為現(xiàn)象和行為建立一個數(shù)學(xué)模型；把求解問題的方式機(jī)械化，即根據(jù)數(shù)學(xué)模型，制定某種算法和規(guī)則，以便機(jī)械地執(zhí)行；把解決問題的過程自動化，即用符號語言把算法和規(guī)則編成程序，交給知識智能機(jī)器執(zhí)行某種任務(wù)，使電子計算機(jī)模擬人的某些思維活動。所以，控制論、信息論是"智能模擬"的科學(xué)依據(jù)，“智能模擬”是控制論、信息論在實踐中的最重要的實踐結(jié)果。人工智能是人類智能的必要補(bǔ)充，但是人工智能與人類智能仍存在著本質(zhì)的區(qū)別： 1 、人工智能是機(jī)械的物理過程，不是生物過程。它不具備世界觀、人生觀、情感、意志、興趣、愛好等心理活動所構(gòu)成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎(chǔ)上產(chǎn)生的心理活動，使人形成一個主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對于兩個智能機(jī)具有相同的信息量，而對于兩個不同的人從中獲取的信息量卻大不相同?！靶屑铱撮T道，外行看熱鬧”就是這個道理。從信息的輸出方面看，兩臺機(jī)器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對于飽于風(fēng)霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。 2 、人工智能在解決問題時，不會意識到這是什么問題，它有什么意義，會帶來什么后果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其機(jī)械的運行機(jī)能；而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。 3 、電腦必須接受人腦的指令，按預(yù)定的程序進(jìn)行工作。它不能輸出末經(jīng)輸入的任何東西。所謂結(jié)論，只不過是輸入程序和輸入數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)果。它不能自主地提出問題，創(chuàng)造性地解決問題，在遇到?jīng)]有列入程序的“意外”情況時，就束手無策或中斷工作。人工智能沒有創(chuàng)造性。而人腦功能則能在反映規(guī)律的基礎(chǔ)上，提出新概念，作出新判斷，創(chuàng)造新表象，具有豐富的想象力和創(chuàng)造性。 4 、人工機(jī)器沒有社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應(yīng)社會生活的需要而產(chǎn)生和發(fā)展的。人們的社會需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質(zhì)文明與精神文明的發(fā)展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的教育和訓(xùn)練，通過對歷史上積累下來的文化的吸收逐漸形成的。人的內(nèi)心世界所以豐富多采，是由于人的社會聯(lián)系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現(xiàn)人的思想發(fā)展的整個歷史邏輯。這是無論多么“聰明”的電腦都做不到的。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，思維模擬范圍的不斷擴(kuò)大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質(zhì)上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。人工智能與人腦在功能上是局部超過，整體上不及。由于人工智能是由人造機(jī)器而產(chǎn)生的，因此，人工智能永遠(yuǎn)也不會趕上和超過人類智能。所謂“機(jī)器人將超過人奴役人”、“人將成為計算機(jī)思想家的玩物或害蟲，…… 保存在將來的動物園”的“預(yù)言”是不能成立的。因為，它抹煞了人與機(jī)器的本質(zhì)差別與根本界限。人工智能充實和演化了辯證唯物主義的意識論。它進(jìn)一步表明了意識是人腦的機(jī)能，物質(zhì)的屬性。電腦對人腦的功能的模擬，表明了意識并不是神秘的不可捉摸的東西，不是游離于肉體內(nèi)外脫離人腦的靈魂，也不是人腦分泌出來的特殊物質(zhì)形態(tài)，而是人腦的機(jī)能屬性。這就進(jìn)一步證明了意識本質(zhì)的原理。人工智能的出現(xiàn)深化了意識對物質(zhì)的反作用的原理。人工智能是人類意識自我認(rèn)識的產(chǎn)物。電腦的出現(xiàn)，意昧著人類意識已能部分地從人腦中分化出來，物化為物質(zhì)的機(jī)械運動。這不僅延長了意識的器官，也說明意識能反過來創(chuàng)造"人腦"。這是意識對人腦的巨大的反作用。從意識與人腦的相互關(guān)系中進(jìn)一步深化了意識對物質(zhì)形態(tài)進(jìn)步的反作用，意識作為最高的物質(zhì)屬性對于物質(zhì)運動發(fā)展的反作用。人工智能引起了意識結(jié)構(gòu)的變化，擴(kuò)大了意識論的研究領(lǐng)域。電腦作為一種新形態(tài)的機(jī)器而進(jìn)入了意識器官的行列。它不僅能完成人腦的一部分意識活動，而且在某種功能上還優(yōu)于人腦。如人腦處理信息和采取行動的速度不如電腦，記憶和動作的準(zhǔn)確性不如電腦。因此，在現(xiàn)代科學(xué)認(rèn)識活動中，沒有人工智能，就不會有人類認(rèn)識能力的突破性發(fā)展和認(rèn)識范圍的不斷擴(kuò)大。電腦不僅依賴于人，人也依賴于電腦。這就使得在意識論結(jié)構(gòu)上增加了對人工智能的探討以及對人機(jī)互補(bǔ)的關(guān)系的探討。同時思維模擬，也把思維形式在思維中的作用問題突出出來，為意識論的研究提出了一個重要課題。

scara工業(yè)機(jī)器人模仿人的手臂！

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多層感知機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) adaline 是怎樣學(xué)習(xí)的

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