机器学习是一门多领域交叉的学问，专注于研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，让机器获得新的知识和技能，不断改进技能，是人工智能的核心。而神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过内部大量节点之间相互连接，从而达到处理信息的目的。
神经网络算法有哪些？
神经网络的结构类似于人脑，由人工神经元组成，也称为节点。这些节点在三层中彼此相邻堆叠：
- 输入层
- 隐藏层
- 输出层
数据以输入的形式为每个节点提供信息。该节点将输入与随机权重相乘，计算它们，并添加一个偏差。最后，非线性函数，也称为激活函数，用于确定要触发的神经元。
人工神经网络的训练算法
梯度下降算法
这是最简单的训练算法，用于监督训练模型的情况。在实际输出与目标输出不同的情况下，要找出差异或误差。梯度下降算法以这样的方式改变网络的权重，以尽量减少这种错误。
反向传播算法
它是基于梯度的delta学习规则的扩展。在这里，在找到误差（期望值和目标值之间的差异）后，误差从输出层通过隐藏层向后传播到输入层。它被用于多层神经网络的情况。
人工神经网络的学习数据集
训练数据集
一组用于学习的例子是为了适应网络的参数[即权重]。一种方法包括在训练集上的一个完整的训练周期。
验证集方法
一组用于调整网络的参数[即架构]的例子。例如，选择神经网络中隐藏单元的数量。
制作测试集
一组例子仅用于评估完全指定的网络的性能[泛化]，或成功应用于预测输入已知的输出。阅读更多关于胶囊网络最佳实践和框架的信息
训练神经网络的五种算法
- 希伯来学习规则
- 自组织Kohonen规则
- 霍普菲尔德网络法
- LMS算法（最小均方）
- 竞争性学习
神经网络的应用有哪些？
神经网络已成功应用于广泛的数据密集型应用，例如：
| 应用 | 架构/算法 | 激活函数 |
| 过程建模和控制 | 径向基网络 | 径向基础 |
| 机器诊断 | 多层感知器 | Tan-Sigmoid 函数 |
| 投资组合管理 | 分类监督算法 | Tan-Sigmoid 函数 |
| 目标识别 | 模块化神经网络 | Tan-Sigmoid 函数 |
| 医学诊断 | 多层感知器 | Tan-Sigmoid 函数 |
| 信用评级 | 使用人工神经网络、支持向量机进行逻辑判别分析 | 物流功能 |
| 有针对性的营销 | 反向传播算法 | 物流功能 |
| 语音识别 | 多层感知器，深度神经网络（卷积神经网络） | 物流功能 |
| 财务预测 | 反向传播算法 | 物流功能 |
| 智能搜索 | 深度神经网络 | 物流功能 |
| 欺诈识别 | Gradient – 下降算法和最小均方 (LMS) 算法。 | 物流功能 |
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