多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)

多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)第1篇多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)第1篇多層前饋網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法，簡(jiǎn)稱BP算法，是有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，它是梯度下降法在多層前饋網(wǎng)中的應(yīng)用。

算法簡(jiǎn)述與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：見下圖，u、y是網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出向量，神經(jīng)元用節(jié)點(diǎn)表示，網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層節(jié)點(diǎn)組成，隱層可一層，也可多層

(圖中是單隱層)，前層至后層節(jié)點(diǎn)通過權(quán)聯(lián)接。由于用BP學(xué)習(xí)算法，所以常稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

BP算法的詳細(xì)推導(dǎo)計(jì)算過程可參照如下鏈接：

預(yù)測(cè)結(jié)果展示如下:迭代次數(shù)越多，BP算法的預(yù)測(cè)值更接近真實(shí)值[0,1,1,0]。

以上就是今天要講的內(nèi)容，本文簡(jiǎn)單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)初級(jí)階段的線性回歸，感知機(jī)模型，多層感知機(jī)，及多層前饋網(wǎng)絡(luò)的反向傳播(BP)學(xué)習(xí)方法，并采用python進(jìn)行相關(guān)算法的代碼實(shí)現(xiàn)。

多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)第2篇Holdout檢驗(yàn)：將原始的樣本集合隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集兩部分，常見的是70%的樣本為訓(xùn)練集;30%的樣本為驗(yàn)證集。

k折交叉驗(yàn)證：將數(shù)據(jù)集劃分為k個(gè)相等的子集，每次取一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余k-1個(gè)作為訓(xùn)練集，最后將k次結(jié)果取平均，實(shí)際中，k常取10。

自助法(Bootstrap)：當(dāng)數(shù)據(jù)集規(guī)模比較小時(shí)再劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集會(huì)影響模型訓(xùn)練效果。對(duì)于總數(shù)為n的樣本集合，進(jìn)行n次有放回的隨機(jī)抽樣，得到大小為n的訓(xùn)練集。n次采樣過程中，有的樣本會(huì)被重復(fù)采樣，有的樣本沒有被抽出過，將這些沒有被抽出的樣本作為驗(yàn)證集，進(jìn)行模型驗(yàn)證，這就是自助法的驗(yàn)證過程。

過擬合：指模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過當(dāng)，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集和新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)較差。

欠擬合：指模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都不好的情況。

過擬合說明模型過于復(fù)雜，把噪聲數(shù)據(jù)的特征也學(xué)習(xí)到模型中，導(dǎo)致模型泛化能力下降。降低“過擬合”，可以通過以下方法：

1）使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)讓模型學(xué)習(xí)到更多更有效的特征，減小噪聲的影響。

2）降低模型復(fù)雜度以避免模型擬合過多的采樣噪聲。

3）正則化，如L1正則化L=L0+λ∣∣w∣∣1L=L_0+\lambda||w||_1L=L0?+λ∣∣w∣∣1?，L2正則化L=L0+λ2∣∣w∣∣22L=L_0+\frac{\lambda}{2}||w||^2_2L=L0?+2λ?∣∣w∣∣22?。

4）集成學(xué)習(xí)，如基于Bagging的算法和基于Boosting的算法。

降低“過擬合”，可以通過以下方法：

1）添加新特征，當(dāng)特征不足或者現(xiàn)有特征與樣本標(biāo)簽的相關(guān)性不強(qiáng)時(shí)，模型容易出現(xiàn)欠擬合。

2）增加模型復(fù)雜度。

3）減小正則化系數(shù)。

多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)第3篇感知機(jī)(Perceptron)是1957年，由Rosenblatt提出，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的基礎(chǔ)。感知機(jī)解決線性分類問題。

感知機(jī)從輸入到輸出的模型如下：

其中sign為符號(hào)函數(shù)(如下圖示意)

:

我們需要找到超平面參數(shù),滿足如下條件:

具體的訓(xùn)練流程如下所示：

類比可知，感知機(jī)與神經(jīng)元模型具有完全相同的形式:

多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)第4篇

Minsky1969年提出XOR問題，即線性不可分問題。解決方法即為使用多層感知機(jī):在輸入和輸出層間加一或多層隱單元，構(gòu)成多層感知器(多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。

三層感知器可識(shí)別任一凸多邊形或無(wú)界的凸區(qū)域。更多層感知器網(wǎng)絡(luò)，可識(shí)別更為復(fù)雜的圖形。多層感知器網(wǎng)絡(luò)，有如下定理：

定理1若隱層節(jié)點(diǎn)（單元）可任意設(shè)置，用三層閾值節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)任意的二值邏輯函數(shù)。

定理2若隱層節(jié)點(diǎn)（單元）可任意設(shè)置，用三層S型非線性特性節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，可以一致逼近緊集上的連續(xù)函數(shù)或按范數(shù)逼近緊集上的平方可積函數(shù)。

多層感知機(jī)的訓(xùn)練過程與softmax回歸的訓(xùn)練過程完全相同(如下圖所示)。

對(duì)學(xué)習(xí)到的模型進(jìn)?評(píng)估，我們將在?些測(cè)試數(shù)據(jù)上應(yīng)?這個(gè)模型，效果如下

多層感知機(jī)實(shí)驗(yàn)總結(jié)第5篇1.定義：線性分類器則透過特征的線性組合來做出分類決定，以達(dá)到此種目的。簡(jiǎn)言之，樣本通過直線(或超平面)可分。如下圖所示的蘋果分類，橫軸是蘋果的直徑，縱軸是蘋果外觀評(píng)價(jià)。

2.線性分類器輸入：特征向量；輸出：哪一類。如果是二分類問題，則為0