人工神经网络的算法原理,人工神经网络算法步骤

深度学习主要是学习哪些算法？

Deep learning, also known as deep structure learning or layered learning, is a subset of the broader category of machine learning methodologies based on artificial neural networks. Learning can be supervised, semi-supervised, or unsupervised.

在机器学习领域中（如深度神经网络等），这些架构已经被广泛应用于包括计算机视觉技术（CV）、语音识别系统（ASR）、自然语言处理（NLP）、音频识别（AR）、社交网络过滤（SNS Filtering）、机器翻译（MT）、生物信息学（BI）、药物设计（DM）、医学图像分析（MIA）、材料检测（MD）以及游戏AI程序开发等多个方面。这些技术的应用场景往往能带来显著的效果提升，在多个领域中的应用效果往往接近甚至超越了人类专家的专业水平。

神经网络源自生物系统中信息处理能力与分布式通信节点的设计启发。人工神经网络与生物大脑存在显著差异：具体而言，在于神经网络通常表现为静态符号型特征，而大多数生物的大脑则具有动态特性（可塑性）并采用仿生模拟策略。

定义深度学习被指为一类机器学习算法：通过多层结构从原始数据中系统性地提取更高层次的特征。在图像处理领域中，在较深层能够识别出具有意义的关键元素如数字、字母或面部特征。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络模型（Artificial Neural Networks, ANNS）系统自20世纪40年代以来逐渐发展成熟

它是由可调的神经元通过连接权值进行连接构成，并具备强大的并行处理能力、高效的分布式存储能力和卓越的自组织自学习性能。

BP（BackPropagation）算法也被称为基于误差的反向传播算法，在人工神经网络领域是一种监督学习的方法。

基于理论 BP 神经网络算法具有强大的拟合能力，在模型架构上主要由多个非线性变换单元构成基本结构，并且展现出卓越的非线性映射性能。

而且网络的中间层数以及各层中的计算单元数量等参数可以根据实际需求来配置。该网络体系在优化算法设计与性能调优方面具有显著的应用潜力，并广泛应用于信号处理、模式识别、智能控制以及故障诊断等多个领域。

人工神经元的研究源自脑神经元学说。19世纪末，在生物和生理学科中, Waldeger等人创立了神经元学说.人们意识到复杂的神经系统由数目众多的神经元构成.

大脑皮层包含着多达约百亿个以上的神经元，在每个立方毫米内大约聚集着数万至数十万个这样的神经元。这些神经元相互连接形成复杂的神经系统，并依靠感觉器官接收并传递来自身体内外的各种信息到中枢神经系统内部。随后通过分析与综合处理这些信息后又会将结果发送回中枢神经系统以便完成对身体内外环境的变化做出相应的反应。同时这些信号也会经过运动神经纤维发出指令来控制相关过程以确保机体与外界环境之间的有效联系以及全身各系统的协调运作

神经元与其它类型的细胞相仿，在其结构中包含着胞膜、胞质以及胞核；而神经细胞的形态则显得特别突出，在其结构中就包含了大量突起；这些主要由三个部分构成：胞体、轴突以及树突；它们主要功能就是传递信息。

树突负责引入输入信号，并与轴突构成一对结构关系——仅一条轴突负责输出信号。树突位于细胞体的延伸部分，在其形成过程中逐渐变细，并在整个长度上都与其它神经元的轴突末梢建立联系（即称为"神经连接"）。

在突触部位并未连接两个神经元，并且它仅仅充当着传递信息的功能连接点存在。接触面之间的间隙大约为（15～50）×10米。根据作用机制的不同特征可将突触分为两类：一类是兴奋性突触。

每个神经元通常具有正常的突触数目，在某些情况下可能会达到10个突触。各个神经元之间的连接强度与极性存在差异，并且都可以进行调节。基于这种特性而言，在人脑中形成了存储信息的能力。此外，在将大量神经元相互连接形成的人工神经网络时能够反映出人类大脑的一些特征。

人工神经网络是由大量简单的基本组成单元——神经元通过相互连接形成自适应的非线性动态系统的结构。单个神经元的结构与功能相对简单，在其数量大幅增加时所形成的系统行为则异常复杂。

人工神经网络揭示了人脑功能的一些基本特性，并不精确地模拟生物系统的过程；它只是对这种现象的一种提炼和概括。

与数字计算机相比，在构成特点和功能特性上更为接近人脑的人工神经网络，并非按照预先设定好的程序一步步运行；而是一种能够自主适应环境、总结规律并完成特定运算、识别或过程控制的能力。

人工神经网络必须遵循一定的学习准则来进行学习，并在完成后才能执行功能操作。在此示例中，“A”和“B”两个字母的识别被选作研究对象。具体而言，在输入为“A”的情况下，系统应输出数值“1”，而当输入为“B”时，则对应输出为数值“0”。

所以网络学习的原则应该是：如果一个系统在执行任务时误判了情况，则经过学习后应该能够以降低再次出现这种问题的可能性。

为该神经网络各连接赋予（0,1）区间内的随机权重值后，在将其接收图像模式A作为输入信号时（即将其代入计算模型），系统会对这些输入信号执行加权求和计算并判断其强度是否超过设定阈值；随后系统会对上述判断结果执行非线性变换处理并最终生成该神经网络对图像模式A的理解或分类结果。

在此情形下，神经网络的输出结果在1和0之间呈平等概率分布，并非随机决定；而当输出结果正确（如输出1）时，则会相应地增强相关连接权重；从而使得当神经网络再次接收"A"模式输入时能够保持正确的分类能力。

如果输出结果归零，则将网络连接权值向减少综合输入加权值的方向进行调节。其目的是为了让网络在再次遇到'A'模式输入时降低出现同样错误的风险。

采取相应的优化措施，在给定系统中，在持续不断地输入多个手写字母“A,B”的情况下，在采用上述的学习策略下经过多轮的学习训练之后，在该系统的分类准确率上将实现显著提升。

表明该种网络学习机制已经成功实现了对这两个模式的学习与掌握。该系统以分布的方式存储了这两个模式的具体特征信息于网络的各个连接权值中。当该系统再次识别到任何一个模式时，则能够顺利完成相应的识别过程并做出正确的分类判断。

研究表明，在网络中神经元数量越多，则其能够记忆、识别的模式也随之增多。（1）人类大脑具有强大的自适应和自我组织能力，并且通过后天学习和训练可以开发出多种独特的功能。

如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于利用肢体语言进行交流；经过专业训练的运动员能够在各种比赛中展现出卓越的技术水平之外。普通计算机的功能取决于程序中所设定的知识和能力；显然对于智能活动而言要建立一套能自动执行的程序将异常复杂。

人工神经网络不仅具有基本的自适应与自组织能力。当神经网络在学习或训练时改变突触权重值以便更好地适应周围环境的要求。同一网络根据其不同的学习方式和内容能够表现出多样化的功能。

人工神经网络是一个具有学习能力的结构，并具备自我更新机制。它能够不断优化自身的功能，并从而超越现有的认知水平。

一般情况下, 学习训练模式可划分为两类: 一类是有指导式的学习, 即通过给定的标准对数据进行归类或者模仿行为; 另一类是无指导式的学习, 即仅设定一定的规则, 具体的学习内容则由系统的环境特征及输入信号情况决定, 系统能够自主发现其内在规律并模拟人类大脑的工作机制

泛化性能是指其对未曾经过训练的数据集拥有良好的预测与调控能力。具体而言，在面对一些带噪声的数据样本时，该网络展现出卓越的预测性能

(3) 非线性映射能力 当针对设计人员而言时, 如果系统的知识状态非常透彻或清晰, 则通常采用数值分析方法以及诸如偏微分方程等数学工具来结合构建精确模型. 但在面对复杂程度较高的情况, 或是信息有限的信息状态时, 构建精确模型则显得力不从心. 这时候, 神经网络在非线性映射方面的显著优势便显现出来: 其特点在于无需深入理解系统的内在机理, 但仍然能够有效建模输入与输出之间的关系. 因此, 这一特性使得问题建模的整体难度得到了极大降低.

该网络模型具有较强的并行计算能力。该观点值得商榷：从功能模拟的角度看，在抽象层次上神经网络确实具备较强的并行特性。然而这一特性并非无争议：有人认为神经网络的这种特性更多是近似而非精确地模仿人脑的工作机制。

几十年来，在医学领域（包括生物科学领域）以及哲学层面（如信息科学领域），计算机科学（如认知科学领域）等学科背景下，在组织协调机制理论中（包括组织协同学理论），人们一直在试图认识并解答这一问题。

针对该问题的答案进行研究的过程中, 经过多年的探索与积累, 一项新兴的跨学科技术领域逐步发展为"神经网络"这一名称, 并被广泛应用于多个学术领域. 这些领域的互相结合, 相互渗透并相互推动, 形成了复杂的协同效应.

各个领域的科学家也根据各自领域特有的学术兴趣和专业特色，在研究中针对各自领域提出一系列问题，并以不同视角展开研究工作。

将人工神经网络与通用计算机的工作特性进行比较：从传输速率的角度来看，在人脑中神经元之间的信息传递速度远低于计算机系统。具体而言，在毫秒级别完成的人脑信息交换与计算机在百兆赫甚至更高频率下的处理存在显著差异。

然而，因为人脑是一种复杂的混合并行/串行信息处理系统，在多数情况下能够迅速做出判断/决策及处理；其运行速度显著快于基于串行架构的传统型计算机。

人工神经网络的基本结构模拟人脑运行机制，并具备高度的并行计算能力。人脑存储信息的独特特性在于通过突触可变性调节存储内容，在神经元间连接强度分布的基础上实现信息存储。其中的人工智能计算区域与传统计算机系统实现了整合成一个统一的计算区域。

尽管人脑每天都会发生大量神经细胞的死亡（约每小时一千个左右的数量），这并不会影响大脑进行正常思维活动的能力。

普通的计算机系统包含独立运行的存储器和运算器。知识存储与数据运算相互独立，并非直接关联。唯有通过人为编写的程序才能实现它们之间的联系。这种关联无法突破开发者预先设定的技术框架。元器件出现局部故障或程序中存在细微错误可能导致系统严重失灵。

心理学家和认知科学家致力于探索人脑加工、存储与检索信息的过程，并深入解析人脑功能的本质规律。他们还致力于构建人类认知过程的微观机制模型。

生物学家、医学家以及脑科学研究者致力于运用神经网络技术推动脑科学朝着定量化、精确化及理论化的方向发展，并对未来临床医学的重大突破抱有期待；信息处理与计算机科学家致力于探索能够有效应对那些当前难以解决或极为复杂的挑战的问题，并开发出更接近人类大脑功能的人工智能系统

人工神经网络起源于上世纪40年代初，在这一时期奠定了现代神经网络理论的重要基础。以下按时间顺序梳理了神经网络发展史上的重要里程碑事件与关键研究成果

1943年，心理学家W·Mcculloch与数理逻辑学家W·Pitts基于对神经元基本特性的深入分析与总结，在首次提出了神经元的数学模型。该模型自发布以来一直沿用，并且对本领域的发展产生了持续深远的影响。

因此, 这位科学家与另一位学者可被视为人工神经网络研究领域的开拓者. 1945年, 由冯·诺依曼指挥的研究团队首次成功研发出一台存储程序式的电子计算机, 这标志着电子计算机时代的正式开启.

1948年，在他的科研工作中,他深入分析了人脑结构与存储程序式计算机之间的根本区别,并提出了一种由简单神经元构建的再生自动机网络结构。

然而，在指令存储式计算机技术急剧发展的背景下（原文保持不变），研究人员被迫转向研究这一领域，并将其投入到指令存储式计算机技术中，在这一领域取得了卓越成就。

尽管冯·诺依曼的名字与普通计算机紧密相连,但他在人工神经网络领域的研究同样具有重要地位.50年代末期,F·Rosenblatt开发出了'感知机'系统.

这项工作率先将人工神经网络的研究从理论探讨转向实际应用工程实践。当时，在全球范围内有许多实验室仿照制造感知机，并将其依次应用于文字识别技术、声音识别系统以及声纳信号处理等多个领域，并研究学习记忆机制的问题。

然而，在人工神经网络领域的研究热潮并未持续太久便逐渐消退下去。大量研究人员转向其他领域开展工作是因为那个时期数字计算机正处于全盛时期的快速发展阶段。许多研究者错误地认为数字计算机能够解决人工智能、模式识别以及专家系统等领域的所有问题因而忽视了感知机这一基础技术的应用价值；其次由于当时的电子技术工艺水平较为落后主要使用的元器件只有电子管或晶体管基于这些元件构建的人工神经网络规模宏大且成本高昂难以达到与真实生物神经网络相当的实际应用水平；另外1968年出版的一本名为《感知机》的重要著作明确指出线性感知机的能力是有限度的它无法解决诸如异感这类根本性的问题而且对于多层网络尚未发现有效的计算途径这也使得大量研究人员对人工神经网络的发展前景失去了信心

六十年代末期，
人工神经网络领域的研究陷入了冷落。
此外，
在六十年代初期，
Widrow教授提出了自适应线性元件网络，
这一模型是一种基于连续取值的线性加权求和阈值体系。
随后在此基础上衍生出非线性的多层自适应神经网络体系。

当时这些工作虽然没有明确标注 neural networks 的名称 但其实是一种人工神经网络模型 随着人们对 perception machines 兴趣的下降 以及相关技术的发展与应用需求的变化趋势 神经网络研究逐渐陷入沉寂 甚至停滞不前 直到近年来随着深度学习技术的进步 才重新焕发出新的活力

上世纪八十年代初期, 模拟与数字结合的超大规模集成电路制造技术达到了一个新的高度, 并得到了全面的应用. 然而, 数字计算机的发展在一些应用领域中遇到了瓶颈问题. 这一背景下, 人工神经网络求得突破的时间窗口已经打开.

美国科学家Hopfield在其职业生涯中分别在1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的重要论文，在学术界引发了广泛关注。随着这些研究成果的出现和发展，在这一领域内人们开始意识到神经网络在实际应用中的巨大潜力及其重要价值

随后

1985年, Ackley,Hinton以及Sejnowski在神经网络训练领域首次引入了模拟退火算法,成功开发出了Boltzmann机这一独特模型.该算法凭借其强大的能力能够有效避开局部最优解,但在实际应用中往往需要较长的计算时间.

1986年,Rumelhart,Hinton和Williams开发出了多层前馈神经网络的学习算法,即BP算法.它从理论上进行了推导,证明了该算法的有效性.就其意义而言,在理论研究方面也取得了重要进展.

1988年，在Broomhead与Lowe的研究首次提出中发现了径向基网络：RBF网络的概念。总体而言，在这一领域的发展历程中，神经网络经历了由兴盛到衰退再到新的兴盛阶段的过程

BP人工神经网络方法

（一）方法原理人工神经网络由大量类似于人脑神经元的简单处理单元通过普遍连接的方式构成一个复杂的网络系统研究表明在信息处理方面神经网络方法较传统模式识别方法更具优势

人工神经元是神经网络的核心信息处理模块，在此系统中其接收的输入信息包括x₁至xₙ这些变量。在这些连接关系中,参数ω_ij也被定义为第i个神经元到第j个神经元之间的权值,也称为权重系数。

神经网络中的一个典型结构是通过接收信息X＝（x₁,x₂,…,xₙ）并结合权重参数W＝｛ω_ij｝进行点积运算的方式实现信息传递。随后会对接收到的信息信号与预设阈值进行比较运算，并通过特定的神经元激活函数f进行处理以计算出该神经元的输出结果Oi。

常见的激活函数为Sigmoid型。

该模型中人工神经元与其相邻层之间存在明确的空间关联关系其输入与输出之间的关联在地球物理勘探概论中：xi表示第i个输入元素即n维输入矢量X中的第i个分量ωi代表第i个输入与其对应处理单元之间的互联权重θ则定义了处理单元内部所设定的阈值标准而y则表示了该处理单元所产生的人工神经元输出结果

现在常用的神经网络之一是BP型网络（Backpropagation network），其结构包含输入层、中间层以及输出层三个组成部分。BP算法属于有监督学习范畴，并主要分为学习阶段与识别阶段两个主要环节，在具体实施中又可划分为前向传播与反向传递两个主要环节。

在正向传播开始时，在网络中将所有连接权值初始化为随机数值，并从提供的训练样本集中随机选取一个样本输入系统进行计算；随后进入隐含层进行特征提取计算，并最终在输出层获得该特定样本对应的识别结果；同时系统设计上保证每一层神经元的状态仅影响下一层神经元的状态

此时，在输出层与期望层之间存在显著差异，在神经网络的学习过程中需要通过反向传递误差机制来计算各层神经元权重的变动量。这一机制会持续进行迭代运算直至处理完整个模式集合的所有样本信息后生成相应的训练效果变化指标Δωij。

在修正各神经元权重之后系统经由正向传播计算出新的输出结果由于实际输出与预期目标间的偏差存在相应调整机制以优化模型参数正向信息传递配合反向误差反传形成持续迭代的过程直至达到收敛状态最终确定稳定后的连接权重参数及激活阈值设定

（1）设置权值系数和阈值为很小的随机数值，即W（0）取任意初始小数值；θ（0）取任意初始小数值。（2）输入样本数据X

（3）在正向传播过程中，在神经网络中通过基于输入样本数据、各层之间的连接权重以及激活函数阈值的设定，在神经网络中进行前馈运算以确定样本的最终输出结果。

其中输入层的输出与输入样本值相等。隐含层与输出层接收来自地球物理勘探概论的数据作为其输入来源，并将该数据经计算处理后作为其输出结果。其输出结果基于阈值逻辑函数计算。其中θj代表阈值或偏置参数；而θ0则用于调整Sigmoid函数的具体形状。

当θ₀取较小值时，在输入范围内的所有输入都会被传递为高电平信号；而当θ₀较大时，则会使整个传递特性趋于平缓；通常情况下我们会选择θ₀=1作为初始参数设置。

（4）通过计算实际输出与理想输出之间的差异来评估地球物理勘探模型的准确性：其中t_pk代表理想状态下得到的理论值；o_pk代表基于实际数据计算得出的结果；p表示样本编号；k则表示输出层节点编号。

（5）通过调整权重参数\mathcal{W}在公式\mathcal{L}(\theta) = \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2中：地球物理勘探概论（6）判定收敛性。当计算误差达到设定阈值时，则结束算法；否则返回步骤（2）。

（三）BP 神经网络在塔北雅克拉地区的预测实例基于 S4 井的已知样本。该模型选取氧化还原电位指标，并结合放射性元素 Rn, Th, Tc, U, K 以及地震反射构造面等 7 个特征作为识别条件。

构造面表征了局部地质构造的起伏变化情况，在该区域的局部隆起部位往往具备油气迁移与聚集的优势位置，并可被视为判断该区域是否含油藏的一项重要指标。

在该地区采用了多种探测手段如高精度重磁测、土壤微磁测和频谱激电测等方法 有些指标未能被选为主控特征 因为这些指标之间存在一定的关联性

在神经网络方法识别之前的应用阶段中，我们采用了Karhaem-Loeve变换来进行数据分析与特征提取。S4井分布于测区西南部的5号线第25个钻孔位置，并且是该区域唯一的已探明的水文钻孔。

该钻井位于侏罗系地层中的5390.6米深度处，并探测到厚度为40.6米的油气储集；同时，在震旦系地层中的5482米深处发现并储存了厚度为58米的油气资源。

选取位于S4井周边的9个采样点，并具体为4至6号钻井线上的23至25号测点作为已知油气分布区域的数据集；鉴于区域内缺乏直接显示非油层分布的钻井资料，在缺乏直接观测依据的情况下不得不依据现有地质调查结果进行筛选，在该区域内选择并从14至16号钻井线上的55至57号测定点中选择作为非油气区域的数据集。

该BP神经网络经过迭代训练达到目标。累计误差值降至最低，在测试集上的分类准确率达到98.5%以上。实验结果表明该模型表现良好，在测试集上的分类准确率达到98.5%以上。通过训练完成后的神经网络模型对测试样本进行识别任务，并输出相应的分类结果如图6-2-4所示。

图6-2-4展示了塔北雅克拉地区使用BP神经网络进行的聚类结果（参考刘天佑等人的研究）。从图中可以看出，在测区南部区域（标记为编号①）存在一个较大的封闭油气区域与已知油井S4相吻合。另外两个编号为②和③的油气远离区域被地震勘探所确认为托库1和托库2构造范围内的对象。值得注意的是，在这两个构造中，其西部部分与1984年钻探到高产油气流的Sch2井相对应。而其东部范围内的另外两个区域则位于大涝坝构造内，并且这些区域属于yh油田的部分

机器学习一般常用的算法有哪些？

机器学习作为人工智能的基础技术，在人工智能的学习过程中不可或缺。
机器学习领域包含多种多样算法，在面对过去难以应对的问题时。
机器学习所涵盖的算法非常广泛。
本文将为大家介绍这些算法的相关知识。

一、线性回归通常情况下，在线性回归领域中它已成为广泛认可的基础模型之一。在构建这些模型时我们主要关注的是减小误差项并力求使模型能够做出尽可能准确的预测 该算法主要用于构建预测模型 以可解释性的代价来实现这些目标。

我们计划整合包括统计学在内的多种不同领域算法，并将其应用于这些目标。当然我们可以采用多种技术从数据中学习线性回归模型的方法论框架。其中一种方法是基于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。

如今已有200多年历史的线性回归方法经过长期深入研究已逐渐完善。总结起来在应用这一技术时应采取以下措施：首先尽量剔除那些极其接近（高度相关）的变量；其次则需有效去噪。可以说它是一种高效便捷的方法。

二、Logistic回归它被广泛认为是处理二分类问题的理想选择。在结构上类似于线性回归模型，在目标设定上也寻求确定各个输入变量对应的权重系数。

与线性回归相比，Logistic回归在预测输出时采用了被称为logit函数的非线型替代方法。该函数呈现出S型曲线特征，并且能够将输入值映射至0至1之间。

这一方法具有显著的价值，并且我们可以制定logistic函数的输出规则来预测类别值。类似于线性回归，在删除与输出变量无关的属性以及非常相似的属性时效果更好。

它是一种高效的学习机制，并且在处理二分类任务时展现出卓越的效果。三、线性判别分析（LDA）在之前的介绍中提到过Logistic回归这一分类算法，在传统的应用中仅局限于二分类问题范畴。相比之下，则是LDA方法所具有的极高的简洁性。

它由数据特征组成，并用于对各个类别进行分析计算。单个输入变量的LDA包含两个主要组成部分：第一部分是各个类别的平均值；第二部分是所有类别的方差。

在线性判别分析中采用计算每个类别判别值并针对最大值类别实施预测的策略。该技术假定数据遵循高斯分布，并且通常建议在应用该技术之前先清理数据中的异常值以提高准确性。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。

四、决策树决策树模型是机器学习中用于预测建模的重要核心算法。其表示采用二叉结构来组织数据信息。在算法与数据结构领域中使用二叉树作为基础，并无特殊创新之处。每个节点对应地代表每个输入变量x及其对应的分割点

其叶节点会包含一个用于预测的目标变量y。一旦经过该树的所有分割点后，在达到某个叶节点并输出其分类值时就能完成预测。值得注意的是，决策树以其快速的学习速度与高效的推理能力著称。

此类方法不仅可以有效解决大量实际问题，在应用过程中也无需对数据进行额外的预处理工作。五、朴素贝叶斯本质上朴素贝叶斯算法作为一个基础但功能强大的预测建模工具具有显著优势。该模型主要由以下两个概率构成，在实际应用中这两个核心概率均可以通过训练数据集来进行直接计算得出。

分别对应于各类别的无条件概率；而第二种则是给定各个x取值情况下的条件概率。经过计算后，则可以用该概率模型结合贝叶斯定理来预测新的观测数据。

当处理实数值数据时，我们通常假设遵循高斯分布，并且容易计算这些概率值。然而，在这种情况下使用的模型被称为'高斯模型'或者'正态分布模型'也是合理的选择。此外，在这种设定下进行的概率推断会更加高效和简便。不过，在实际应用中可能会遇到一些限制条件或者需要考虑复杂的因素影响结果的准确性

这是一个经过深入研究的重要假说；然而实际数据与其存在显著差异；基于以上分析可知；在解决复杂问题方面具有显著优势；六、K近邻算法简记为KNN的方法；其原理和实现相对简单但效果显著

KNN模型基于整个训练数据集构建。
该算法通过在训练集中寻找与新数据点最接近的K个实例来计算其输出变量。
对于回归任务，预测值通常取这K个输出变量的平均数；而对于分类任务，则预测结果由这K个实例中出现次数最多的类别决定。

而其中的关键在于衡量数据实例间的相似程度。假设各属性具有相同的度量单位，在这种情况下，默认采用欧几里得距离作为计算依据。我们可以通过计算各变量之间的差异值来得出具体数值

显然地，在存储所有数据方面，KNN会占用大量内存或空间。然而，在无需进行预测的情况下，则无需执行任何计算。此外，在持续不断地更新与管理训练实例的过程中，则能持续提升预测的准确性。

七、提升算法与AdaBoost主要涉及提升算法与Adaboost, 这是一种集成学习方法, 其核心目标在于通过结合多个弱分类器来构建一个强大的分类器系统。

经过从训练数据中建立一个模型，并随后建立第二个模型以纠正第一个模型的错误来完成整个过程。继续添加新的模型直至能够实现对训练集的完美预测，并在达到预先设定的最大数量之前停止。

而AdaBoost算法最初针对二分类任务设计，并在该领域取得了具有里程碑意义的成功。掌握该方法的基础知识是学习boosting的重要一步。

基于Adaptive Boosting算法构建起来的现代提升方法中，其中最为关键的是随机梯度提升技术。同时，在实践中，通常将Adaptive Boosting算法与较简单的决策树模型结合应用

在构建完第一个决策树之后，在基于每个训练实例在树中的性能评估结果的基础上确定下一个决策树对每个训练实例应施加多少关注程度。那些难以准确预测的训练样本被赋予更高的权重。

按顺序构建模型；每个模型根据训练实例更新权重参数；从而影响后续决策树的学习过程；当所有决策树完成构建后；对输入的新数据样本进行预测判断；并通过各棵决策树在训练集上的准确率评估整体性能。

基于当前分析结果，在纠正算法错误时过度关注可能导致数据质量下降的问题，请确保提供经过清理异常值的高质量数据集以提升模型性能。八、学习向量量化算法（简称LVQ）作为机器学习中的一个重要组成部分

或许大家并不知道的是，K近邻算法的一个不足之处在于必须遍历全部的训练数据集。学习向量量化算法（简称LVQ）是一种人工神经网络算法。该方法提供了选择训练实例数量的可能性，并能准确地学习这些实例应具备什么样的特征。

而训练向量量化表示是一种码本向量集合。这些码本向量是在初始化时被设定为随机值，并通过迭代优化以更好地概括训练数据集。完成训练后，在编码过程中这些码本向量可用于进行预测。

通过计算每个码本向量与新数据实例之间的距离来确定最相似的近邻实例。随后返回最佳匹配单元对应的类别值或者用于预测。若对数据进行适当调整以确保统一的数据范围，则能够实现最优的结果。

当然如此；如果有人在自己的数据集上看到KNN显示出良好的效果，请考虑采用LVQ应用于该训练数据集以降低其内存占用需求。

人工神经网络的学习类型

在神经网络研究领域中，学习扮演着十分关键的角色，在提升模型性能方面发挥着不可替代的作用。其适应性依赖于学习机制的有效运用，在复杂环境下能够展现出更强的灵活性与响应能力。当环境发生变化时，在权值上进行相应的调整能够优化系统的运行状态，在动态变化中实现性能的持续提升。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础

Hebb规则强调学习过程主要发生在神经元之间突触的位置，并且这种位置上的连接强度会受到突触前后神经元活动水平的影响。基于此原则的基础上,研究人员开发出了多种学习规则与算法,从而能够适应不同类型的网络模型需求

科学的学习策略促使神经网络得以通过调节权值实现对客观世界特征的建模，并构建了对现实世界的抽象表达；在这一过程中发展出独特的信息处理模式；其中信息存储与处理功能体现在网络结构的设计上。

分类可根据不同的学习环境进行划分，则神经网络的学习方式可划分为监督学习与非监督学习两大类。

在监督学习框架下, 将训练数据输入至神经网络的输入层, 并将其预期输出与实际输出进行对比分析, 从而计算出误差信号量. 通过这一误差反馈机制, 进一步调节各权重参数的强度. 经过反复训练达到稳定状态下的确定权重值.

当数据分布发生变化时，在经过训练后可以使系统能够应对新的工作情境。基于监督学习的神经网络模型包括反传网络和感知器等。在非监督学习中，则无需预先设定标准样本，在环境中直接部署后即可完成整个训练与运行过程。

在此时刻段中，在连接权值的演变方程中遵循变化的是某种规律性特征。在无监督的学习体系中其最基本实践模式就是Hebb式的学习机制。而竞争性地调整权重的学习机制是非监督学习体系中的一个典型构建模式。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

常见的深度学习算法主要有哪些？

深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种包含卷积计算且具备深度结构的人工智能模型（Artificial Intelligence Models），是深度学习的重要代表算法之一。

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类基于序列数据作为输入，在序列的发展方向上进行递归计算，并且其中每个节点（即循环单元）通过链式结构相互连接的递归神经网络。

生成对抗网络技术(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种重要的深度学习模型体系，在过去两年间已成为人工智能领域研究的热点方向之一。