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神经网络如何模拟任意函数?如何定义神经网络问题的评价函数?其中BP算法、BP神经网络和神经网络属于神经网络这个大类。易于优化：评价函数需要能够被优化，因为优化算法的目标是最小化评价函数，用粒子群群算法优化BP神经网络的参数,人工神经网络可以解决什么行业问题,如何选择合适的转移函数(一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。

MLPClassifier是一个监督学习算法，下图是只有1个隐藏层的MLP模型，左侧是输入层，右侧是输出层。上图的整体结构可以简单的理解为下图所示：MLP又名多层感知机，也叫人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），除了输入输出层，它中间可以有多个隐藏层，如果没有隐藏层即可解决线性可划分的数据问题。

最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重，自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征，在研究中可以发现，如果在原有的特征中加入这些自动学习得到的特征可以大大提高精确度，甚至在分类问题中比目前最好的分类算法效果还要好！

当然，我们还可以继续加上一些约束条件得到新的DeepLearning方法，如如果在AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主要是约束每一层中的节点中大部分都要为0，只有少数不为0，这就是Sparse名字的来源），我们就可以得到SparseAutoEncoder方法。

这里拿医院的数据做一个简单的线性分类任务，任务特征是病人的年龄和肿瘤大小，任务目标是病人的肿瘤是良性的还是恶性的。补充知识：补充知识：MSE的公式为：crossentropy一般用于分类问题，表达的意思是样本属于某一类的概率,公式为：这里用于计算的a也是经过分布统一化处理的（或者是经过Sigmoid函数激活的结果），取值范围在0~1之间。

人工神经网络可以应用在许多行业,解决各种问题,主要包括:1.图像识别:人工神经网络可以用于图像分类、目标检测、语义分割等,广泛应用于自动驾驶、医疗图像分析、人脸识别等领域。利用深度学习算法可以实现高精度的图像识别。2.自然语言处理:人工神经网络可用于机器翻译、文本分类、情感分析、语义理解等,应用于聊天机器人、搜索引擎等。

3.预测与决策:人工神经网络可以用于股票预测、商品销量预测、疾病预测、推荐系统等,帮助企业进行数据分析与决策。4.异常检测:人工神经网络可用于欺诈检测、网络入侵检测、工业质量检测等,通过模型学习大量样本,可以高效识别异常数据。5.控制与优化:人工神经网络可用于无人车控制、工厂自动化控制、能源供需预测与优化等,实现复杂问题的控制与优化。

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。

遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。

很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。相信读过此文的圈友，会对深度学习有个全新的认识，机器人圈希望可以为圈友的深度学习之路起到一些辅助作用。人工智能，深度学习，机器学习无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话去学习它。

马克.库班马克.库班的这个观点可能听起来很极端但是它所传达的信息是完全正确的！我们正处于一场革命的旋涡之中一场由大数据和计算能力引起的革命。只需要一分钟，我们来想象一下，在20世纪初，如果一个人不了解电力，他/她会觉得如何？你会习惯于以某种特定的方式来做事情，日复一日，年复一年，而你周围的一切事情都在发生变化，一件需要很多人才能完成的事情仅依靠一个人和电力就可以轻松搞定，而我们今天正以机器学习和深度学习的方式在经历一场相似的旅程。

一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。以我看来，在你训练神经网络时，激励函数是不轻易换的，通常设置为S型函数。如果你的神经网络训练效果不好，应从你所选择的算法上和你的数据上找原因。算法上BP神经网络主要有自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法(traingdx)，LevenbergMarquardt反向传播算法(trainlm)等等，我列出的这两种是最常用的，其中BP默认的是后一种。

20世纪五、六⼗年代，科学家FrankRosenblatt其受到WarrenMcCulloch和WalterPitts早期的⼯作的影响，发明了感知机（Perceptrons）。⼀个感知器接受⼏个⼆进制输⼊，，并产⽣⼀个⼆进制输出：如上图所示的感知机有三个输⼊：。通常可以有更多或更少输⼊。我们再引⼊权重：，衡量输入对输出的重要性。

和权重⼀样，阈值（threshold）是⼀个实数，⼀个神经元的参数。⽤更精确的代数形式如下：给三个因素设置权重来作出决定：可以把这三个因素对应地⽤⼆进制变量来表⽰。例如，如果天⽓好，我们把，如果不好，。类似地，如果你的朋友陪你去，，否则。也类似。这三个对于可能对你来说，“电影好不好看”对你来说最重要，而天气显得不是那么的重要。

在神经网络中，评价函数用于衡量模型的性能和准确性。评价函数的选择应该与问题的性质和目标有关，一般来说，评价函数需要具备以下几个特点：易于计算：评价函数需要快速计算，因为神经网络在训练过程中需要频繁地计算评价函数。易于优化：评价函数需要能够被优化，因为优化算法的目标是最小化评价函数。符合问题需求：评价函数应该与问题的性质和目标相关。

常见的评价函数包括：准确率（accuracy）：用于分类问题，表示预测正确的样本占总样本数的比例。对数损失函数（logarithmicloss）：用于分类问题，表示模型预测的概率与真实标签的交叉熵。平均绝对误差（meanabsoluteerror，MAE）：用于回归问题，表示预测值与真实值之间的平均绝对误差。均方误差（meansquarederror，MSE）：用于回归问题，表示预测值与真实值之间的平均平方误差。

神经网络之所以强大，在于它强大的模拟能力。理论上，它可以以无限小的误差模拟任意函数。也就是说，我们可以利用神经网络构建任意函数，得到任意算法。我们这里使用一些可视化的样例，帮助大家获得一些直观的理解。这个是最简单的情况，我们使用一个不带激活函数的神经元即可模拟。通过调整参数，即可模拟任意直线。我们使用一个带Sigmoid激活函数的神经元来模拟。

我们分成几步来模拟：得到的结果很好地近似了目标函数。利用矩形脉冲函数，我们很容易近似其它任意函数，就像积分原理一样，这个是最简单的情况，我们使用一个不带激活函数的神经元即可模拟。通过调整参数，即可模拟任意平面，我们使用一个带Sigmoid激活函数的神经元来模拟。与一元函数的情况类似，我们分步实现它：最终的神经网络结构如下图所示：利用二元矩形脉冲函数，我们很容易近似其它任意二元函数，就像积分原理一样。

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