人工智能-人工神经网络
1.网络结构介绍
人工神经网络（ANN；Artificial Neural Network；ANNs）基于大量处理单元互联构建而成的一种非线性、自适应的信息处理系统。该体系采用多层感知机模型来模拟人脑神经元对信息进行加工与学习的过程，并建立起了一个分布式并行运算模式。这种体系不仅弥补了传统数学方法在处理非结构化数据方面的不足，并具备强大的自适应能力，在模式识别、数据分类等方面展现出显著优势。对于 ANN 来说，用于模拟人脑神经元对信息进行逻辑架构设计的研究与开发参考
图1 ANN结构概念图
ANN主要由输入层、隐含层和输出层构成。每一层都由多个节点（即神经元）组成。节点即为神经元的基本单元。单个神经元的结构如图2所示
图2 基本神经元结构图
ANN 把神经元看作 n 个输入对应产生 1 个输出，其运算函数如下式所示：
2.激活函数介绍
选择合适的激活函数会对 ANN 的输出产生直接的影响。选择合适的激活函数的主要功能是通过引入非线性因素来增强 ANN 的表达能力。若无激活函数，则 ANN 无法实现非线性变换。常用的激活函数如下表所示。
3.网络类型介绍
基于 ANN 内部的信息传递机制, 可将人工神经网络主要分为两类: 前向传播神经网络 (FPANN, Forward Propagation Artificial Neural Network) 以及误差反向传播神经网络 (BPANN, Back Propagation Artificial Neural Network) 等。
（1）前向传播神经网络
FPANN 被广泛认为是一种经典的神经网络模型，在 FPANN 的机制中，输入信号经过由输入层至隐含层再到输出层的一次前馈计算。其中的三层神经网络架构通常包括多输入单输出的设计模式，并如图3所示展示了其基本结构。
图3 FPANN计算原理图
其主要计算过程如下所示：
然而 FPANN 在应用上已经较为全面且已经取得了显著的发展
（2）误差反向传播神经网络
BPANN 的出现则卓越地解决了 FPANN 存在的主要缺陷，在其架构设计上实现了重要突破。该系统主要包括两个关键环节：即正向传播运算和误差反向传播机制，并通过详细的网络连接关系实现了信息的有效传递与处理过程（如图4所示）。
图4 BPANN计算原理图
其正向传播运算与FPANN完全一致，在其之后增加了相应的修正更新以处理连接权值和阈值；具体的更新运算步骤如下所示：
当BPANN 被提出后, 大多数现代神经网络算法都会采用这种信息传播机制, 期望通过最小化目标误差来获得更好的预测/分类/聚类效果。
03.模型效果评估
评估神经网络模型的表现主要依据是其预测准确度。同时,常见的做法是将模型划分为训练集和验证集:其中训练集的表现反映了模型本身的特性;而验证集的结果则体现了其泛化能力(包括预测能力和适用性)的表现。
在机器学习与深度学习的学习过程中，在初期通常会遇到模型在初期阶段的表现较差以及后期阶段的表现过度吻合的问题。随着经验积累与技术进步，在早期常需对模型进行改进，并于达到一定水平后则需及时处理可能出现的问题。
为清晰直观了解模型的拟合效果，以下面表和图为例：
图1未能准确捕捉到整体规律，在拟合效果上显得有些不足，在这种情况下我们可以说模型过于简单；而图3的情况则恰恰相反，在其复杂程度上似乎有些过了头了，在这种情况下模型可能过度追求细节而忽视了本质问题；相比之下图2的表现最为理想它成功地把握住了数据之间的内在联系而且在面对不同数据集时依然能够维持良好的表现水平这正是我们追求的理想状态——建立出一个既不冗余又不缺乏概括性的模型系统。
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