[深度學習]神經網路的理解（MLP RBF RBM DBN DBM CNN 整理學習）
開篇語
文章整理自向世明老師的PPT，圍繞神經網路發展歷史，前饋網路（單層感知器，多層感知器，徑向基函式網路RBF），反饋網路（Hopfield網路，聯想儲存網路，SOM，Boltzman及受限的玻爾茲曼機RBM，DBN，CNN）三部分進行講述，給人一個神經網路的整體認識。
發展歷史
單層感知器
基本模型如下
訓練
如果激勵函式是線性的話，可用最小二乘直接計算：
如果激勵函式是sifmoid function,可迭代更新（一次性或者逐樣本更新）：
上式只做了簡單的求導展開，很容易推導：
多層感知器
基本模型如下
舉例（含有一個隱含層的多層感知器MLP）
模式：
y=h(v)=h(h(u))y=h(v)=h(h(u))
求解：
然後分別對兩個層的權值求導：
然後更新即可，反向傳播（BP）
經驗
優缺點
RBF神經網路
模型
求解
優點和視角
深度學習簡介
前向神經網路
發展歷程
整體一覽
一些值得關注
學術
工業
Belief Network & Hopfield Network & Boltzman機 & RBM 結構一瞥
Belief Network
Hopfield Network
Boltzman機
RBM 受限的玻爾茲曼機
RBM
模型
利用上圖中公式，可以得到
求解 CD演算法
DBN
模型
訓練
面向特徵提取
面向分類
DBM
模型
CNN
模型
訓練
參考文獻
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