多层感知机，神经网络 adaline 是怎样学习的

本文目录一览

1，神经网络 adaline 是怎样学习的
2，卷积神经网络中的验证精度是什么意思
3，卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么
4，为什么多层神经网络可以解决异或问题
5，卷积神经网络最后的全连接层的权值也是学习得来的吗
6，仿生学与机器人

1，神经网络 adaline 是怎样学习的

不明白啊 = =！

先要了解下多层感知机，反向传播等基本算法。对神经网络有个基本认知。如果觉得答案解决了你的问题，请采纳，有问题可继续追问,如未回答追问，可能是不在哦

神经网络 adaline 是怎样学习的

2，卷积神经网络中的验证精度是什么意思

要是神经网络的模型参数有直观的分析方法就好了，可惜具体的中间过程更像是黑箱，只能反复调试。

深度网络是一个大类，传统意义上我们认为隐含层的层数多于3的神经网络都称为深度网络。研究比较火热的深度网络包括：多层感知机，卷积神经网络，深度置信网络，深度玻尔兹曼机等等。

卷积神经网络中的验证精度是什么意思

3，卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

深度学习，又名多层神经网络，dnn，由汉丁在2006年命名，其实就是多层神经网络，具体这段黑历史可以查阅资料卷积神经网络，cnn，是深度学习的一种方法，主要用来解决图像识别问题由严乐春提出，因为加入了卷积核而得名

卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

4，为什么多层神经网络可以解决异或问题

BP神经网络，指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”。多层感知器（MLP，Multilayer Perceptron）是一种前馈人工神经网络模型，其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上，可以解决任何线性不可分问题。不要把算法和网络搞混了。

不仅仅是感知机，所有的线性分类器都有这样的问题，包括lda(linear discriminant analysis), linear-svm， logistic regression都不能做xor。但这些算法还是十分流行，因为现实的机器学习问题中xor的情况并不是很多。

5，卷积神经网络最后的全连接层的权值也是学习得来的吗

是的 fc的weights cnn的卷积核以及 pooling层可能会有的倍数与偏置都是学出来的

作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是cnn，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：lstm，resnet等。新的方法就多了：新的激活函数：relu，新的权重初始化方法（逐层初始化，xavier等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（dropout, bn等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。 ---------------------- 下面是原答案 ------------------------ 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络cnn，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。特征是由网络自己选择。

6，仿生学与机器人

人脑有意识，电脑有意识吗？在科学极其发展的今天，电脑是否会超越人脑，人是否会成为电脑的奴隶？哲学不能不对这一问题做出回答。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益。同时也引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1) 输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2) 存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3) 运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4) 控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。 (5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然( 自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等) ，创造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、车辆机器等) 的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是"智能模拟"的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别： 1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。 2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。 3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。 4 、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造"人脑"。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

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