神經網路演算法區塊鏈
① 深入淺出BP神經網路演算法的原理
深入淺出BP神經網路演算法的原理
相信每位剛接觸神經網路的時候都會先碰到BP演算法的問題，如何形象快速地理解BP神經網路就是我們學習的高級樂趣了（畫外音：樂趣？你在跟我談樂趣？）
本篇博文就是要簡單粗暴地幫助各位童鞋快速入門採取BP演算法的神經網路。
BP神經網路是怎樣的一種定義？看這句話：一種按「誤差逆傳播演算法訓練」的多層前饋網路。
BP的思想就是：利用輸出後的誤差來估計輸出層前一層的誤差，再用這層誤差來估計更前一層誤差，如此獲取所有各層誤差估計。這里的誤差估計可以理解為某種偏導數，我們就是根據這種偏導數來調整各層的連接權值，再用調整後的連接權值重新計算輸出誤差。直到輸出的誤差達到符合的要求或者迭代次數溢出設定值。
說來說去，「誤差」這個詞說的很多嘛，說明這個演算法是不是跟誤差有很大的關系？
沒錯，BP的傳播對象就是「誤差」，傳播目的就是得到所有層的估計誤差。
它的學習規則是：使用最速下降法，通過反向傳播（就是一層一層往前傳）不斷調整網路的權值和閾值，最後使全局誤差系數最小。
它的學習本質就是：對各連接權值的動態調整。
拓撲結構如上圖：輸入層（input），隱藏層（hide layer），輸出層（output）
BP網路的優勢就是能學習和儲存大量的輸入輸出的關系，而不用事先指出這種數學關系。那麼它是如何學習的？
BP利用處處可導的激活函數來描述該層輸入與該層輸出的關系，常用S型函數δ來當作激活函數。
我們現在開始有監督的BP神經網路學習演算法：
1、正向傳播得到輸出層誤差e
=>輸入層輸入樣本=>各隱藏層=>輸出層
2、判斷是否反向傳播
=>若輸出層誤差與期望不符=>反向傳播
3、誤差反向傳播
=>誤差在各層顯示=>修正各層單元的權值，直到誤差減少到可接受程度。
演算法闡述起來比較簡單，接下來通過數學公式來認識BP的真實面目。
假設我們的網路結構是一個含有N個神經元的輸入層，含有P個神經元的隱層，含有Q個神經元的輸出層。
這些變數分別如下：
認識好以上變數後，開始計算：
一、用（-1，1）內的隨機數初始化誤差函數，並設定精度ε，最多迭代次數M
二、隨機選取第k個輸入樣本及對應的期望輸出
重復以下步驟至誤差達到要求：
三、計算隱含層各神經元的輸入和輸出
四、計算誤差函數e對輸出層各神經元的偏導數，根據輸出層期望輸出和實際輸出以及輸出層輸入等參數計算。
五、計算誤差函數對隱藏層各神經元的偏導數，根據後一層（這里即輸出層）的靈敏度（稍後介紹靈敏度）δo(k)，後一層連接權值w，以及該層的輸入值等參數計算
六、利用第四步中的偏導數來修正輸出層連接權值
七、利用第五步中的偏導數來修正隱藏層連接權值
八、計算全局誤差（m個樣本，q個類別）
比較具體的計算方法介紹好了，接下來用比較簡潔的數學公式來大致地概括這個過程，相信看完上述的詳細步驟都會有些了解和領悟。
假設我們的神經網路是這樣的，此時有兩個隱藏層。
我們先來理解靈敏度是什麼？
看下面一個公式：
這個公式是誤差對b的一個偏導數，這個b是怎麼？它是一個基，靈敏度δ就是誤差對基的變化率，也就是導數。
因為?u/?b=1，所以?E/?b=?E/?u=δ，也就是說bias基的靈敏度?E/?b=δ等於誤差E對一個節點全部輸入u的導數?E/?u。
也可以認為這里的靈敏度等於誤差E對該層輸入的導數，注意了，這里的輸入是上圖U級別的輸入，即已經完成層與層權值計算後的輸入。
每一個隱藏層第l層的靈敏度為：
這里的「?」表示每個元素相乘，不懂的可與上面詳細公式對比理解
而輸出層的靈敏度計算方法不同，為：
而最後的修正權值為靈敏度乘以該層的輸入值，注意了，這里的輸入可是未曾乘以權值的輸入，即上圖的Xi級別。
對於每一個權值(W)ij都有一個特定的學習率ηIj，由演算法學習完成。
② 什麼是神經網路演算法
神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。
「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（ANNs）」。在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。
一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網路知道的不多！因此，不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。
③ 神經網路演算法原理
神經網路預測學習樣本中的駕駛行為特徵。如圖顯示了某個駕駛場景的行駛路徑深度學習訓練，通過神經網路可以學習駕駛人的行為，並根據當前獲取的環境信息決策行駛軌跡，進而可以控制車輛的轉向、制動、驅動實現軌跡跟蹤。
④ 神經網路演算法是什麼
Introction
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神經網路是新技術領域中的一個時尚詞彙。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什麼。本文的目的是介紹所有關於神經網路的基本包括它的功能、一般結構、相關術語、類型及其應用。
「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（ANNs）」。在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。
一個真正的神經網路是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網路。人工神經網路就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網路知道的不多！因此，不同類型之間的神經網路體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。
The neuron
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雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元，但它們大部份都是基於基本神經元的特別細胞。基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負責神經元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。然後這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。最後，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續下一個循環。
如同生物學上的基本神經元，人工的神經網路也有基本的神經元。每個神經元有特定數量的輸入，也會為每個神經元設定權重（weight）。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然後，神經元會計算出權重合計值（net value），而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權重合計值大於臨界值時，神經元會輸出1。相反，則輸出0。最後，輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩餘的計算。
Learning
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正如上述所寫，問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢？世界上有很多不同的訓練方式，就如網路類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓練模式。
由於結構體系的不同，訓練的規則也不相同，但大部份的規則可以被分為二大類別 - 監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要「教師」告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然後訓練規則會調整所有需要的權重值（這是網路中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數據可以被網路正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監管方式的規則無需教師，因為他們所產生的輸出會被進一步評估。
Architecture
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在神經網路中，遵守明確的規則一詞是最「模糊不清」的。因為有太多不同種類的網路，由簡單的布爾網路（Perceptrons），至復雜的自我調整網路（Kohonen），至熱動態性網路模型（Boltzmann machines）！而這些，都遵守一個網路體系結構的標准。
一個網路包括有多個神經元「層」，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層，而用戶則可以看到最終結果。現在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。對於不同神經網路的更多詳細資料可以看Generation5 essays
盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構，但我們還不清楚神經網路實際做些什麼。
The Function of ANNs
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神經網路被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯想式。分類式網路可以接受一組數，然後將其分類。例如ONR程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓練決定的）。更多實際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。
聯想模式接受一組數而輸出另一組。例如HIR程序接受一個『臟』圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用於復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。
The Ups and Downs of Neural Networks
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神經網路在這個領域中有很多優點，使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經網路可以處理例外及不正常的輸入數據，這對於很多系統都很重要（例如雷達及聲波定位系統）。很多神經網路都是模仿生物神經網路的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經網路也得助於神經系統科學的發展，使它可以像人類一樣准確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現在...
是的，神經網路也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬體。神經網路的力量源自於以並行方式處理資訊，即是同時處理多項數據。因此，要一個串列的機器模擬並行處理是非常耗時的。
神經網路的另一個問題是對某一個問題構建網路所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮：訓練的演算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等，還有其它更多因素。因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發神經網路去有效地解決問題。
NN 神經網路，Neural Network
ANNs 人工神經網路，Artificial Neural Networks
neurons 神經元
synapses 神經鍵
self-organizing networks 自我調整網路
networks modelling thermodynamic properties 熱動態性網路模型
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網格演算法我沒聽說過
好像只有網格計算這個詞
網格計算是伴隨著互聯網技術而迅速發展起來的，專門針對復雜科學計算的新型計算模式。這種計算模式是利用互聯網把分散在不同地理位置的電腦組織成一個「虛擬的超級計算機」，其中每一台參與計算的計算機就是一個「節點」，而整個計算是由成千上萬個「節點」組成的「一張網格」， 所以這種計算方式叫網格計算。這樣組織起來的「虛擬的超級計算機」有兩個優勢，一個是數據處理能力超強；另一個是能充分利用網上的閑置處理能力。簡單地講，網格是把整個網路整合成一台巨大的超級計算機，實現計算資源、存儲資源、數據資源、信息資源、知識資源、專家資源的全面共享。
⑤ 求助基於GMDH的神經網路演算法！
有的教材說在k時刻取y（k-1）為輸入信號，y（k）為期望輸出，那麼對於三輸入，一輸出的例子（x1，x2，x3，y），三個輸入（0層）來說，第1層的活動神經元就3個，那麼這三個活動神經元的期望輸出是啥？是訓練集中樣本的輸出y嗎？那下一次訓練的輸入是啥？難道是第一次訓練的輸出，但期望輸出又是啥啊？在k時刻怎麼會知道k時刻的期望輸出啊？
⑥ 神經網路演算法原理
一共有四種演算法及原理，如下所示：
1、自適應諧振理論（ART）網路
自適應諧振理論（ART）網路具有不同的方案。一個ART-1網路含有兩層一個輸入層和一個輸出層。這兩層完全互連，該連接沿著正向（自底向上）和反饋（自頂向下）兩個方向進行。
2、學習矢量量化（LVQ）網路
學習矢量量化（LVQ）網路，它由三層神經元組成，即輸入轉換層、隱含層和輸出層。該網路在輸入層與隱含層之間為完全連接，而在隱含層與輸出層之間為部分連接，每個輸出神經元與隱含神經元的不同組相連接。
3、Kohonen網路
Kohonen網路或自組織特徵映射網路含有兩層，一個輸入緩沖層用於接收輸入模式，另一個為輸出層，輸出層的神經元一般按正則二維陣列排列，每個輸出神經元連接至所有輸入神經元。連接權值形成與已知輸出神經元相連的參考矢量的分量。
4、Hopfield網路
Hopfield網路是一種典型的遞歸網路，這種網路通常只接受二進制輸入（0或1）以及雙極輸入（+1或-1）。它含有一個單層神經元，每個神經元與所有其他神經元連接，形成遞歸結構。
(6)神經網路演算法區塊鏈擴展閱讀：
人工神經網路演算法的歷史背景：
該演算法系統是 20 世紀 40 年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。
BP演算法又稱為誤差反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習演算法。BP 神經網路演算法在理論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。
而且網路的中間層數、各層的處理單元數及網路的學習系數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在優化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領域都有著廣泛的應用前景。
⑦ 神經網路演算法實例說明有哪些
在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人、復雜系統控制等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
⑧ 神經網路演算法 遺傳演算法 模糊演算法 哪個好
沒有哪種演算法更好的說法，因為每種演算法都有自己的優勢。只能說某種演算法在處理某種問題時，效果更好更合適。
神經網路不能說是一種演算法，它是一種數學網路結構，各神經元的權值、閾值是用某種訓練演算法計算出來的。神經網路適用於非線性系統，可用於難以用數學表達式來描述的系統。
遺傳演算法在全局尋優問題上效果很好，因其收斂速度較快，且不易陷入局部極小點。其中實數編碼法適合與神經網路結合，例如GA-BP神經網路。
模糊演算法可將一些難以量化的參數模糊處理，並且演算法較簡單，尤其是適用於專家經驗佔主要地位的系統，因為添加一條專家經驗只需往規則庫里添加一條語句即可。用這種演算法要注意區間不能劃得太寬，否則演算法太不精確。
⑨ 神經網路演算法的三大類分別是
神經網路演算法的三大類分別是：
1、前饋神經網路：
這是實際應用中最常見的神經網路類型。第一層是輸入，最後一層是輸出。如果有多個隱藏層，我們稱之為「深度」神經網路。他們計算出一系列改變樣本相似性的變換。各層神經元的活動是前一層活動的非線性函數。
2、循環網路：
循環網路在他們的連接圖中定向了循環，這意味著你可以按照箭頭回到你開始的地方。他們可以有復雜的動態，使其很難訓練。他們更具有生物真實性。
循環網路的目的是用來處理序列數據。在傳統的神經網路模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網路對於很多問題卻無能無力。
循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。
3、對稱連接網路：
對稱連接網路有點像循環網路，但是單元之間的連接是對稱的（它們在兩個方向上權重相同）。比起循環網路，對稱連接網路更容易分析。
這個網路中有更多的限制，因為它們遵守能量函數定律。沒有隱藏單元的對稱連接網路被稱為「Hopfield 網路」。有隱藏單元的對稱連接的網路被稱為玻爾茲曼機。
(9)神經網路演算法區塊鏈擴展閱讀：
應用及發展：
心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制，弄清人腦功能的機理，建立人類認知過程的微結構理論。
生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展，同時也寄希望於臨床醫學的新突破；信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決不能解決或解決起來有極大困難的大量問題，構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。
⑩ 人工智慧與區塊鏈的關系
人工智慧和區塊鏈的共同點
區塊鏈關注的是保持准確的記錄、認證和執行，而人工智慧則助力於決策、評估和理解某些模式和數據集，最終產生自主交互。人工智慧和區塊鏈共同擁有幾個特點，可以確保在不久的將來能夠實現無縫互動。下面列出了三個主要特點。
1. 人工智慧和區塊鏈需要數據共享
分布式資料庫強調了在特定網路上的多個客戶端之間共享數據的重要性。同樣，人工智慧依靠大數據，特別是數據共享。可供分析的開放數據越多，機器的預測和評估則會更加正確，生成的演算法也更加可靠。
2. 安全
處理區塊鏈網路上進行高價值交易時，這對網路的安全性有很大的要求。這可通過現有協議實施。對於人工智慧來說，機器的自主性也需要很高的安全性，以降低發生災難性事件的可能性。
3. 信任是必要條件
對於任何廣泛接受的技術的進步，沒有比缺乏信任具有更大的威脅，也不排除人工智慧和區塊鏈。為了使機器間的通信更加方便，則需要有一個預期的信任級別。想要在區塊鏈網路上執行某些交易，信任則是一個必要條件。
區塊鏈和人工智慧對普通人的影響
簡單來說，區塊鏈是一個基於社區的技術，它能讓價值交換變得更安全，區塊鏈就像它的名字一樣。是一串由很多數據區塊連在一起的不斷延長的鏈條，每一個區塊都包含了一個加密的交易記錄，區塊按時間順序排列，並用密碼系統保障安全。區塊鏈是一項能改變規則的技術，它的出現是革命性的創新。
區塊鏈的作用也很多，具體應用也很廣泛。舉個例子吧：如果將區塊鏈用於食品行業，百姓就再也不擔心吃到有害食品了。如果將區塊鏈用於鑽石生產，那麼消費者再也不用擔心買到假的鑽石了。如果將區塊鏈用於到教育行業，可以加強知識產權保護。如果將區塊鏈用於保險行業，可以緩解保險業務的信息不對稱和有助於提升保險業務的安全性等等。
區塊鏈與人工智慧對普通人的影響可謂是巨大的。試想一下，若將區塊鏈和人工智慧結合在一起，那麼它們的作用會擴大嗎?是的，二者的結合，確實可以產生更多的影響來改變普通人的生活。
區塊鏈和人工智慧是技術領域的兩個極為重要的角色，各自為我們的生產生活帶來方便。如果我們找到一種智能的方法來使它們一起工作，那麼它們之間交互後產生的影響是不可想像的。這也是OMT的核心所在，這兩種技術結合後，未來的應用場景都是革命性的並且激動人心，在新的生態建構中，數據存儲、共享機制、平台問題、安全性問題等，都可以利用彼此的技術實現攻堅克難。OMT將通過區塊鏈+人工智慧技術為全球用戶、企業創造最大化價值，為普通百姓帶來更多方便。
回答完畢，望採納，謝謝!