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人工智能深层模型基本结构



深度学习采用的模型为深层神经网络(Deep Neural Networks,DNN)模型,即包含多个隐藏层(Hidden Layer,也称隐含层)的神经网络(Neural Networks,NN)。深度学习利用模型中的隐藏层,通过特征组合的方式,逐层将原始输入转化为浅层特征,中层特征,高层特征直至最终的任务目标。



深度学习源于人工神经网络的研究,先来回顾一下人工神经网络。一个神经元如下图所示:




神经元结构



这个神经元接受三个输入x1,x2,x3,神经元输出为




Sigmoid函数解析式



其中W1, W2, W3和b为神经元的参数,f(z)称为激活函数,一种典型的激活函数为Sigmoid函数,即

Sigmoid函数公式



其图像为

Sigmoid函数图像



神经网络则是多个神经元组成的网络,一个简单的神经网络如下图所示

一个简单的神经网络



使用圆圈来表示神经网络的输入,标上“+1”的圆圈称为偏置节点,也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层(本例中,有3个输入单元,偏置单元不计);最右的一层叫做输出层(本例中,输出层有2个节点);中间的节点叫做隐藏层(本例中,有2个隐藏层,分别包含3个和2个神经元,偏置单元同样不计),因为不能在训练样本集中观测到它们的值。神经元网络中的每一条连线对应一个连接参数,连线个数对应网络的参数个数(本例共有4×3 + 4×2 +3×2=26个参数)。求解这个的神经网络,需要(x(i),y(i))的样本集,其中x(i)是3维向量,y(i)是2维向量。

一种典型的深层神经网络模型



上图算是一个浅层的神经网络,下图是一个用于语音识别的深层神经网络。具有1个输入层,4个隐藏层和1个输出层,相邻两层的神经元全部连接。


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