深度回归神经网络 神经网络回归效果不好

如何训练深度神经网络

deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。

深度回归神经网络 神经网络回归效果不好

度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。

4.深度神经网络与人脑神经网络哪些区域有一定联系?

深度神经网络和人脑神经网络都是由大量的神经元组成的复杂网络，它们在某些方面具有相似性。以下是一些深度神经网络和人脑神经网络之间联系的方面：

神经元层次结构：深度神经网络和人脑神经网络都具有多层结构，包括输入层、中间层和输出层。每层中的神经元都有特定的功能，例如感知输入、进行计算和产生输出。

自适应性：深度神经网络和人脑神经网络都具有自适应性，能够自动调整其内部参数以适应不同的任务。例如，深度神经网络可以通过反向传播算法来优化其权重参数，以小化损失函数。

并行处理：人脑中的神经元可以并行处理多个输入，这使得人脑能够快速地执行复杂的计算任务。类似地，深度神经网络中的卷积层和池化层等组件可以并行处理多个输入，从而加速计算速度。

长期记忆能力：人脑中的长期记忆能力非常强大，可以记住大量的信息并在需要时检索它们。类似地，深度神经网络中的循环神经网络(RNN)等模型可以学习长期依赖关系，从而实现类似于人脑的记忆能力。

总之，虽然深度神经网络和人脑神经网络在具体的结构和功能上存在异，但它们在神经元层次结构、自适应性、并行处理和长期记忆能力等方面具有一定的联系。通过研究这些联系，我们可以更好地理解深度神经网络的本质，并将其应用于更广泛的应用场景中。

深度神经网络中是如何应用的?

深度神经网络在人工智能领域中被广泛应用，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个方面。在深度神经网络中，通常使用的是卷积神经网络和循环神经网络。

在图像识别中，深度神经网络可以对图像进行分类、识别等操作。例如，在计算机视觉中，深度神经网络可以用于分析图像中的物体、人脸、车辆等，并进行实时识别和分类。在语音识别中，深度神经网络可以将输入的语音信号转换为文字或者其他形式的输出，实现自然语言处理。

在自然语言处理中，深度神经网络可以对文本进行分类、摘要、翻译等操作。例如，在中，深度神经网络可以用于自动摘要和分类，提高的处理效率。

深度神经网络的应用还可以推广到更多的领域，例如医疗诊断、金融分析、自动驾驶等。在这些领域中，深度神经网络可以通过学习大量的数据，自动提取出有用的信息，并进行决策或预测，提高工作效率和准确性。

有哪些深度神经网络模型

卷积神经元（Convolutional cells）和前馈神经元非常相似，除了它们只跟前一神经细胞层的部分神经元有连接。因为它们不是和某些神经元随机连接的，而是与特定范围内的神经元相连接，通常用来保存空间信息。这让它们对于那些拥有大量局部信息，比如图像数据、语音数据（但多数情况下是图像数据），会非常实用。

解卷积神经元恰好相反：它们是通过跟下一神经细胞层的连接来解码空间信息。这两种神经元都有很多副本，它们都是独立训练的；每个副本都有自己的权重，但连接方式却完全相同。可以认为，这些副本是被放在了具备相同结构的不同的神经网络中。这两种神经元本质上都是一般意义上的神经元，但是，它们的使用方式却不同。

池化神经元和插值神经元（Pooling and interpolating cells）经常和卷积神经元结合起来使用。它们不是真正意义上的神经元，只能进行一些简单的操作。

池化神经元接受到来自其它神经元的输出过后，决定哪些值可以通过，哪些值不能通过。在图像领域，可以理解成是把一个图像缩小了（在查看图片的时候，一般软件都有一个放大、缩小的功能；这里的图像缩小，就相当于软件上的缩小图像；也就是说我们能看到图像的内容更加少了；在这个池化的过程当中，图像的大小也会相应地减少）。这样，你就再也不能看到所有的像素了，池化函数会知道什么像素该保留，什么像素该舍弃。

插值神经元恰好是相反的操作：它们获取一些信息，然后映射出更多的信息。额外的信息都是按照某种方式制造出来的，这就好像在一张小分辨率的图片上面进行放大。插值神经元不仅仅是池化神经元的反向操作，而且，它们也是很常见，因为它们运行非常快，同时，实现起来也很简单。池化神经元和插值神经元之间的关系，就像卷积神经元和解卷积神经元之间的关系。

均值神经元和标准方神经元（Mean and standard deviation cells）（作为概率神经元它们总是成对地出现）是一类用来描述数据概率分布的神经元。均值就是所有值的平均值，而标准方描述的是这些数据偏离（两个方向）均值有多远。比如：一个用于图像处理的概率神经元可以包含一些信息，比如：在某个特定的像素里面有多少红色。举个例来说，均值可能是0.5，同时标准方是0.2。当要从这些概率神经元取样的时候，你可以把这些值输入到一个高斯随机数生成器，这样就会生成一些分布在0.4和0.6之间的值；值离0.5越远，对应生成的概率也就越小。它们一般和前一神经元层或者下一神经元层是全连接，而且，它们没有偏（bias）。

循环神经元（Recurrent cells ）不仅仅在神经细胞层之间有连接，而且在时间轴上也有相应的连接。每一个神经元内部都会保存它先前的值。它们跟一般的神经元一样更新，但是，具有额外的权重：与当前神经元之前值之间的权重，还有大多数情况下，与同一神经细胞层各个神经元之间的权重。当前值和存储的先前值之间权重的工作机制，与非性存储器（比如RAM）的工作机制很相似，继承了两个性质：

第一，维持一个特定的状态；

第二：如果不对其持续进行更新（输入），这个状态就会消失。

由于先前的值是通过激活函数得到的，而在每一次的更新时，都会把这个值和其它权重一起输入到激活函数，因此，信息会不断地流失。实际上，信息的保存率非常的低，以至于仅仅四次或者五次迭代更新过后，几乎之前所有的信息都会流失掉。

深度神经网络是什么意思？

深度神经网络是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一种技术。

在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。但是很多任务难以得到足够多的标记样本，在这种情况下，简单的模型，比如线性回归或者决策树往往能得到比多层神经网络更好的结果（更好的泛化性，更的训练误）。

扩展资料：

非监督学习中，以往没有有效的方法构造多层网络。多层神经网络的顶层是底层特征的高级表示，比如底层是像素点，上一层的结点可能表示横线，三角。

而顶层可能有一个结点表示人脸。一个成功的算法应该能让生成的顶层特征化的代表底层的样例。如果对所有层同时训练，时间复杂度会太高； 如果每次训练一层，偏就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题，会严重欠拟合。

如何训练深度神经网络

沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。

所有的梯度其实都是对终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。

并且建议题主不仅要完成练习，能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。