人工神經網路（artificial neural networks）顧名思義，是模仿人大腦神經元結構的模型。上圖是乙個有隱含層的人工神經網路模型。x = （x1,x2,..,xm
）是ann的輸入，也就是一條記錄的在m個屬性上的值。每個屬性對應乙個輸入節點。
對於輸入層來說，輸入層的輸出oi就是輸入層的輸入xi。
對於隱含層的其中乙個節點j來說，節點j的輸入為σoiwij (i的取值為所有與節點j相連的輸入層節點)。可以發現，節點與節點之間的連線是有乙個權重的，這個權重將會影響最後的分類結果。而我們對ann的訓練過程，實際上也就是調整權重的過程。
而隱含層的輸出，引入乙個激勵函式，此時，將激勵函式設為
上圖中激勵函式中的自變數x，在ann中就是這個節點的輸入，也就是σoiwij
對於輸出層來說，輸入值就是隱含層的輸出值。而輸出層的輸出值，與隱含層的計算方法類似。通常，取相同的激勵函式。
前向演算法：用來對一條資料進行分類。通過以上的計算方法，可以得出乙個輸出，將這個輸出與閾值相比較，就能能出分類結果。
後向演算法：用來訓練模型，調整權重。
e表示ann**的分類與真實分類的誤差。我們的目標是將e變的越小越好。
給定乙個標註好的資料集
，可以定義這樣乙個誤差函式：
計算e的梯度
上式為下降的「步子」
batch neural network training
思想：對於每一天記錄，都算出其o，再計算e，求出梯度，調整w。
online training
思想:根據每一天單挑記錄，修改權重。
優點：更快的收斂率和減少陷入區域性最優解的可能。
演算法過程
人工神經網路 多層神經網路
模型原型 sklearn.neural network.mlpclassifier hidden layer sizes 100,activation relu algorithm adam alpha 0.0001,batch size auto learning rate constant le...
複習筆記 人工神經網路
解決反向傳播演算法中的過度擬合問題的方法 權值衰減 它在每次迭代過程中以某個小因子降低每個權值，這等效於修改e的定義，加入乙個與網路權值的總量相應的懲罰項，此方法的動機是保持權值較小，從而使學習過程向著複雜決策面的反方向偏置。驗證資料 乙個最成功的方法是在訓練資料外再為演算法提供一套驗證資料，應該使...
人工神經網路
人工神經網路 artificial neural network,ann 通過對大量歷史資料的計算來建立分類和 模型。神經網路的學習就是通過迭代演算法對權值逐步修改優化的過程。學習的目標是通過修改權值是訓練樣本集中所有樣本都能被正確分類。人工神經元用於模擬生物神經元，人工神經元可以看作乙個多輸入 單...